Untitled - Biblioteca

SIMULACIÓN DE PROCESOS
Secuencia para estudios de Simulación
i)
Formulación del problema
ii)
Establecer los objetivos y el plan para el desarrollo del
modelo
iii)
Conceptualización del modelo
iv)
Colección de datos
v)
Codificación del modelo
vi)
Verificación del modelo
Métodos de aproximación
MODELACIÓN DE PROCESOS EN CUENCAS POCO
INSTRUMENTADAS
Modelo WEAP
Presentación del modelo WEAP
Descripción de la interfaz gráfica de WEAP
Creación de un área de trabajo en WEAP
Descripción de los parámetros de uso de suelo
Descripción de los parámetros de clima
Generar suposiciones clave (Key assumptions)
Introducción de elementos al esquema
Primeros resultados
Estableciendo sitios de demanda
Fuentes de datos
Modelo SWAT
Antes de iniciar
Crear un nuevo proyecto
Delineación de la cuenca
Análisis de Unidades de Respuesta Hidrológica
Definición de los cuadros de entrada
Edición de datos de entrada
Corriendo el modelo
Análisis de Sensibilidad
Calibración
Análisis de sensibilidad y calibración con el uso de
herramientas de SWAT
Análisis de sensibilidad fuera del modelo
Calibración fuera del modelo
La restauración de ecosistemas deteriorados no es posible
sólo por medio de normatividad, cambios en las leyes, grandes
inversiones o argumentaciones burocráticas. La recuperación de
estas áreas sólo es posible si participan en su planeación los
acreedores de intereses afectados y considerando la integración de
factores económicos, ecológicos y sociales (NRC, 1999). Nuestra
sociedad se ha vuelto cada día más inquisitiva en relación a la
calidad del ambiente; sin embargo, poco o nulo es el conocimiento
del impacto de nuestras acciones en el balance ecológico que define
el estado de los recursos naturales. Más aún, siendo una sociedad
con una alta dependencia del bienestar en actividades
agropecuarias, debiera de ser un paradigma de estado la
restauración, mantenimiento y conservación de la integridad física,
química y biológica de los recursos naturales en los que el agua
aparece como mecanismo vector y rector de las actividades
económicas.
Acorde a los hechos, es claro que existe una sensibilidad
incipiente a la preservación de estos recursos; sin embargo, es
posible crear conciencia en la medida que los usufructuantes del
patrimonio nacional sustenten su prosperidad económica en la
calidad de sus productos, que dependen en gran medida en prácticas
de manejo que integran sistemas naturales y humanos. Es
precisamente en este punto donde adquieren relevancia las cadenas
productivas, que sucintamente pueden ser definidas como los
procesos involucrados en la obtención de satisfactores por sistema
producto, considerando factores económicos, agronómicos,
sociales y de mercado.
Las cadenas productivas ocurren bajo ambientes agroecológicos distintivos que definen su potencial. Ese ambiente se da
por una serie de interacciones de clima, suelo y economía
principalmente; de estos, el clima define por mucho la
disponibilidad del recurso agua. Es por esto que una cuenca
preferentemente debe ser definida por la capacidad de “generar” el
recurso agua en función de sus características fisiográficas y
ecológicas.
Por lo anterior, es necesario considerar a la cuenca
hidrológica como unidad básica de planeación, teniendo como
argumento los siguientes aspectos (Sánchez, 2005; Sánchez et al.,
2007):
Las interacciones complejas que ocurren en las cuencas
requieren integrar objetivos institucionales y productivos para
arribar a estrategias balanceadas.
- El proceso de toma de decisiones necesariamente debe involucrar
a usuarios y técnicas de consenso para obtener un plan de manejo
técnica y socialmente soportado que refleje el balance negociado de
intereses.
- Necesidad de usar información generada, mediante estudios
científicos para el rendimiento adecuado de los procesos que afectan
a los ecosistemas, con impacto en las cadenas productivas y en las
condiciones económicas y de salud de la población.
- El concepto tiene como objetivo el diseño y uso de métodos
efectivos que involucren a todos los usuarios con beneficios y
costos compartidos.
- Se busca un marco de acuerdos inter e intra institucionales
(instituciones que participan con objetivos comunes en el proceso
de dar sustentabilidad a los recursos naturales) que garantice la
implementación de los planes desarrollados en el proceso de toma
de decisiones, los cuales descansan más en el interés que en leyes.
Necesidad de contar con un procedimiento de monitoreo
que evalúe los efectos del manejo de la cuenca con mediciones y
estándares bien definidos.
SIMULACIÓN DE PROCESOS
La simulación de procesos es una actividad con la cual el
usuario puede obtener conclusiones relativas al comportamiento de un
sistema dado por medio del estudio de un modelo cuya relación causaefecto es la misma (o similar) a la del sistema original (Sánchez et al.,
2013). Así entonces, la simulación se circunscribe al desarrollo y uso
de modelos que describen realísticamente el comportamiento de un
sistema.
Las razones del por qué utilizar la simulación de procesos
para la solución de problemas se pudieran agrupar en dos grandes
categorías:
1) Como herramienta de investigación.
2) Como herramienta para el soporte de toma de decisiones.
En el primer caso, la simulación de procesos asiste en el
entendimiento (y quizás cuantificación) ex-ante de las relaciones
funcionales entre variables de interés, con la finalidad de dirigir el
esfuerzo y los recursos de investigación de manera certera. En el
segundo caso, la simulación de procesos pretende auxiliar al tomador
de decisiones en cuanto a la evaluación del efecto de una determinada
acción sobre el sistema en estudio (Sánchez, 1994).
Muchos modelos han sido desarrollados para auxiliar a los
modeladores y tomadores de decisiones a entender la operación de
diversos sistemas y proveer un pronóstico del comportamiento futuro
bajo ciertas condiciones de manejo; tal pronóstico puede realizarse con
respecto a tiempo real (pronóstico, comúnmente asociado con la
reconstrucción del pasado) o sin ningún tiempo específico de
referencia (predicción, a menudo asociado con la construcción del
futuro) (Wilks, 1995). Esta jerarquización ubica al problema en el
tiempo, mientras que una segunda jerarquización sería ubicar al
problema en el espacio al considerar la variabilidad espacial y la
regionalización. En hidrología, las relaciones matemáticas que
describen a un fenómeno son frecuentemente dependientes de la
escala en el sentido de que diversas relaciones se manifiestan en
diversas escalas de espacio y tiempo. La ciencia se ocupa actualmente
de identificar y formular relaciones apropiadas a las escalas de interés
práctico, probarlas experimentalmente y buscar conexiones analíticas
consistentes entre estas relaciones y otras a diferentes escalas.
Secuencia para estudios de Simulación
La gran mayoría de los modelos de simulación relativos al
uso racional del agua para uso agropecuario carecen de usuarios por
diversas causas entre las que destacan el costo excesivo de su
aplicación y el no haber considerado a los usuarios potenciales en
su formulación. La Figura 1 muestra una serie de pasos que han de
observarse para la conducción de un estudio que involucre
simulación de procesos. Diversos autores han propuesto secuencias
similares, entre ellas el de Law y Kelton (1982), en el presente
manual se emplea la de Banks (1998). Los pasos a seguir se
describen a continuación:
i) Formulación del problema
Cada estudio de simulación empieza con la descripción del
problema. Si la descripción se realiza por el usuario directo (el que
tiene el problema), el investigador o técnico deberá tener el cuidado
suficiente de entender bien el problema. Por otra parte, si el
investigador y / o el técnico son los que formulan el problema, el
usuario deberá estar de acuerdo con la secuencia lógica del
planteamiento del mismo y de sus asunciones. Aquí es pertinente
mencionar que no hay situación tan improductiva como plantear
una buena solución a un problema mal entendido por lo que en la
formulación del problema deberán observarse los siguientes puntos:
a)
Seleccionar el grupo interdisciplinario
En el caso específico de problemas relacionados a la
disponibilidad de agua para uso agropecuario es deseable que el
grupo incluya a: un especialista en uso y manejo del agua, un
experto en climatología, especialista en física de suelos, experto en
fisiología del agua, programador de computadoras, un especialista
en sociología rural, y un representante de los usuarios potenciales.
b) Iniciar las sesiones de trabajo con expectativas
Las expectativas de los usuarios potenciales son las que
normarán el seguimiento en la formulación del problema y deberán
traerse a luz continuamente. Por ejemplo, la expectativa de los
usuarios pudiera ser evadir el riesgo implícito a la agricultura de
temporal, por lo que, el modelo deberá ser capaz de ofrecer
alternativas técnicas para definir sembrar y/o proponer dimensiones
de obras de captación del agua de lluvia. Es necesario contemplar
en este paso la situación de aversión al riesgo en términos
económicos en virtud de que la solución técnica al problema pudiera
estar fuera del alcance de los usuarios.
c)
Obtener información de los usuarios estratégicamente
Es muy común que la persona, formulando el modelo para
solucionar el problema, sesgue el objetivo del modelo acorde a su
especialidad, por lo que, la labor del equipo interdisciplinario es
centrar el objetivo al problema planteado, considerando la
información del marco de referencia. En este sentido, considerando
el mismo ejemplo de disponibilidad de agua para uso agropecuario,
una pregunta pobremente planteada a los usuarios sería: ¿su sistema
productivo funciona de manera adecuada?; podría obtenerse mayor
información si el planteamiento fuera: ¿qué aspectos de su sistema
productivo necesitan ser atendidos y por qué?
d) Predecir la solución
Al inicio del proyecto se debe solicitar a los usuarios que
realicen un rápido análisis del problema; con esto se logra
concentrarse más en el problema que en el modelo lo que provee de
claridad en algunos aspectos que pudieran permanecer obscuros y
se pudiera vislumbrar una posible solución. También se evitan ideas
preconcebidas que restringen el universo de soluciones. Otra
ventaja de este paso es que una vez que se obtiene la solución real
al problema, se tiene un punto de comparación de la solución inicial
planteada y la real pudiendo entonces establecer cuestionamientos
que llevarían a un entendimiento más profundo del sistema.
ii)
Establecer los objetivos y el plan para el desarrollo del
modelo
Los objetivos indican las preguntas que deben ser
contestadas por el estudio de simulación. Así, el proyecto deberá
incluir una descripción de los posibles escenarios que serán
estudiados. Los planes para el desarrollo del estudio deben incluir
los tiempos necesarios para desarrollar cada paso, el personal
necesario así como las necesidades de hardware y software.
Formulación
del problema
Objetivos y plan
Conceptualización del
modelo
Colección de datos
Codificación del
modelo
No
Verificado?
Si
No
No
Validado
Si
Diseño
experimental
Análisis de
corridas
Si
Más
corridas?
Si
No
Documentación y
reporte
Figura 1. Seguimiento para la construcción de un modelo de
simulación
iii)
Conceptualización del modelo
En esta etapa el sistema real a ser modelado debe de
abstraerse en un modelo conceptual el cual consiste en una serie de
relaciones matemáticas y lógicas concernientes a los componentes
y la estructura del sistema. Se recomienda empezar con un modelo
simplista que crezca en complejidad conforme el objetivo lo
requiera. Así como también elaborar diagramas de flujo que
indiquen la secuencia lógica de las operaciones que realizará el
modelo. Es pertinente mantener en mente la información disponible
(base de datos) cuando se seleccionen las funciones matemáticas
que describen las relaciones entre variables. Como se verá más
adelante, se puede elegir entre la construcción de un modelo
simplista empírico, o un modelo físicamente fundamentado que
requerirá de cierta información para cuantificar sus parámetros; de
hecho, los vacíos de conocimiento son la justificación para el
planteamiento de proyectos de investigación.
iv)
Colección de datos
Toda vez que el método de aproximación ha sido
seleccionado y su estructura ha sido consensuada en el seno del
equipo de trabajo, es necesario el asentar el tipo de datos o
información necesaria para el modelo. Muy comúnmente, la
información no se encuentra en el formato requerido ni con la
periodicidad deseada; por ejemplo, en la simulación del balance
hídrico en un sistema de captación de agua es necesario el contar
con una base de datos diaria de precipitación; si no se cuenta con
esta información se debe proceder al uso de generadores de clima
los cuales requieren de estadísticos primarios para su
parametrización.
v)
Codificación del modelo
En este paso el modelo conceptual construido se codifica
en un lenguaje computacional, o es transformado a lenguaje
máquina. Esto constituye el modelo operacional.
vi)
Verificación del modelo
La verificación del modelo confirma si éste trabaja
adecuadamente acorde a lo planeado, es decir, se verifica que el
modelo operacional refleje con precisión el modelo conceptual. Es
muy recomendable que la verificación se realice como un proceso
continuo y no esperar hasta que el código esté completo para dar
inicio a la verificación. Esto da la ventaja de detectar errores de
lógica u omisión en etapas tempranas del desarrollo. Los siguientes
puntos son recomendables en esta etapa:
1) Seguir los principios de programación
estructural
Es pertinente dividir el modelo en sub módulos o sub
rutinas para tener la facilidad de acceso y de entendimiento del
diagrama de flujo. También, esta característica facilita el proceso de
compilación del lenguaje fuente.
2) Documentar el código tanto como sea posible
Incluir comentarios entre las líneas de código indicando
que realizará el modelo de ese punto en adelante hasta que el
próximo comentario aparezca. Este proceso facilita que
los
usuarios del modelo entiendan los procesos o etapas en las que el
código está
dividido. También, auxilia si el código necesita
ser reeditado o expandido en sus capacidades.
3) Revisión del código por más de una persona
Este es un paso que propicia claridad en la secuencia lógica
del modelo operacional y garantiza una estructura de código
entendible.
Inspeccionar que los datos de entrada serán usados
correctamente. Por ejemplo, si las unidades de precipitación están
en milímetros (mm). La estructura numérica del modelo de
escurrimiento deberá considerar esta información para que exista
congruencia entre unidades. Es pertinente recalcar que las unidades
universales de reporte son el sistema métrico decimal.
vii)
Validación
Es el proceso de comparar las salidas del modelo con
salidas observadas en el sistema real en concordancia con las
condiciones teóricas con las que el modelo fue desarrollado.
Este apartado comprende cuatro pasos importantes:
Verificación: constatar que el programa computacional
realice las acciones para las que fue desarrollado.
Identificación de parámetros: consiste en usar el modelo
computacional y base de datos para la obtención de los valores de
los parámetros.
Determinación de parámetros: es el proceso de establecer
relaciones entre parámetros
y variables medibles.
Análisis de sensibilidad: es el proceso de identificar
aquellos parámetros o entradas al modelo
que
repercuten
sensiblemente en las salidas.
viii)
Diseño experimental
Es necesario preestablecer el número de simulaciones necesarias
para obtener información de los escenarios hipotéticos que serán
evaluados; también, se debe fijar de qué manera serán inicializadas
las corridas. Esta etapa de diseño básicamente consiste en encontrar
las combinaciones de variables o parámetros que serán evaluadas
en un experimento utilizando el modelo de simulación. Así, los
resultados (salidas del modelo) analiza la relación entrada – salida
del experimento para derivar conclusiones relativas a la importancia
de las variables. El análisis de sensibilidad del modelo involucra el
diseño de un experimento, en donde se definen qué variables y en
qué magnitud se variarán como entradas al modelo para definir su
peso relativo en las salidas del modelo, y así, poder identificar
aquellas variables que por sí mismas merecen mayor atención en su
cuantificación. La parte medular del estudio es entonces, el análisis
de varianza de los resultados o la obtención de la ecuación de
regresión.
Métodos de aproximación
En hidrología, existen diversas clasificaciones que agrupan a
los modelos de escurrimiento acorde a su estructura matemática y
objetivo (véase Figura 2). Sin embargo, se pudiera establecer dos
aproximaciones fundamentalmente diferentes en el "arte" de modelar:
1) aproximación física, basada en procesos y 2) aproximación
empírica o modelos de caja negra. La aproximación física se
fundamenta en el requerimiento para describir los sistemas en
términos de leyes fundamentales o principios teóricos de la ciencia.
Esta aproximación científica provee el potencial para describir los
mecanismos relevantes que controlan el sistema, la naturaleza de sus
interacciones y su variabilidad temporal y espacial (Singh y Kumar
1993).
La aproximación es compleja y en general la descripción de
la dinámica del sistema involucra el uso de ecuaciones diferenciales
no lineales, las cuales se solucionan por métodos numéricos. Los
parámetros en esta aproximación tienen significado físico
representando características tales como: dimensión, velocidad o
temperatura, que pueden medirse en el contexto de sistemas reales. La
aplicación de estos modelos requiere que las condiciones iniciales y
de frontera que describen el estado inicial del sistema sean
especificadas. Se deberá tener cuidado de aplicar el modelo dentro del
rango de las asunciones consideradas para su desarrollo.
Modelos de escurrimiento
Simbólicos
Matemáticos
Materiales
No matemáticos
Empíricos
Conceptuales
Lineales
Invariantes
Parámetros distribuidos
Determinístico
Laboratorio
Análogos
Teóricos
No lineales
Variantes
No parámetros distribuidos
Estocástico
Figura 2. Agrupación de modelos acorde a su estructura y
objetivo (adaptado de Singh, 1992).
La aproximación empírica trata de describir el sistema en términos
de relaciones estadísticas o relaciones empíricas (Sánchez et al.,
2014). Estos modelos pueden variar en complejidad, desde simples
ecuaciones que involucran un solo parámetro, el cual por sí mismo
representa un índice del efecto neto de un rango de características y
procesos promediados o integrados en espacio y tiempo, a
ecuaciones más complejas que involucran más parámetros. A
diferencia de los modelos físicos, los modelos empíricos proveen
poca o nula información relacionada a los mecanismos internos del
sistema (Singh, 1996).
La aplicación de modelos empíricos está limitada por dos
condiciones: 1) su aplicabilidad se restringe a las condiciones en las
que los parámetros fueron calibrados y 2) no pueden utilizarse para
explorar la operación interna del sistema físico que tratan de
describir. Los modelos físicos y modelos empíricos pueden
subdividirse en: modelos deductivos (determinísticos) o inductivos
(probabilísticos). Se dice que el proceso y su modelo son
determinísticos si se ignora la probabilidad de ocurrencia de las
variables que describen el proceso y el modelo sigue una ley
definida de certidumbre (pero no una ley probabilística). En cambio,
si se considera la probabilidad de ocurrencia de las variables y los
conceptos de probabilidad se consideran cuando se formula el
modelo, el proceso y su modelo son descritos como estocásticos
(dependiente del tiempo) ó probabilístico (no dependiente del
tiempo).
Para procesos probabilísticos no dependientes del tiempo,
la secuencia de ocurrencia de las variables involucradas en el
proceso se ignora y se asume que la probabilidad de su ocurrencia
sigue una distribución definida de probabilidad en la cual las
variables se consideran puramente aleatorias (Haan, 1982).
Para procesos estocásticos dependientes del tiempo se toma
en cuenta la secuencia de ocurrencia de las variables, las cuales pueden
ser puramente aleatorias o no aleatorias y su distribución de
probabilidad puede variar o no en el tiempo (condición de
estacionalidad o no estacionalidad). En las variables puramente
aleatorias los elementos de las series de tiempo son independientes,
constituyendo por esto una secuencia aleatoria. En las variables no
aleatorias los elementos de las series de tiempo son dependientes entre
ellos y poseen un componente determinístico y un componente
aleatorio, constituyendo una secuencia no aleatoria.
Un método intermedio entre modelos estocásticos y
determinísticos lo constituye la aproximación paramétrica, la cual se
define como el desarrollo y análisis de relaciones funcionales entre
parámetros físicos involucrados en eventos hidrológicos para su uso
en la generación o sintetización de información hidrológica (Gottfried,
1984). El proceso de discernir qué tipo de aproximación usar queda
circunscrito a la cantidad de información disponible. En tal virtud, si
el modelador carece de gran parte de la información necesaria relativa
a las relaciones causa-efecto del fenómeno en estudio, deberá
considerar las características hidrológicas como eventos estocásticos.
Si por el contrario, el modelador cuenta con bastante información de
la relación causa-efecto, deberá considerar las características
hidrológicas como consecuencias únicas de la situación.
El caso real entre estas dos posiciones contrastantes lo
constituye el hecho de que frecuentemente se posee "alguna" noción
de la relación causa-efecto de tal manera que no se está en una
posición netamente estocástica. Sin embargo, tampoco se posee la
totalidad de la información requerida como para someterse a lo
riguroso del determinismo quedando entonces en la posición de la
hidrología paramétrica.
MODELACIÓN DE PROCESOS EN CUENCAS POCO
INSTRUMENTADAS
En las últimas décadas ha existido una tendencia global en
el uso de modelación de procesos hidrológicos para cuantificar la
respuesta de las cuencas hidrológicas a estímulos climáticos,
principalmente, precipitación pluvial, y para cuantificar la
efectividad de las prácticas de manejo (Gitau et al., 2010). Sin
embargo, los modelos de simulación requieren de una calibración
robusta y de validación para estar en posibilidades de “garantizar”
el adecuado comportamiento del modelo. Esto, solo es posible en
cuencas instrumentadas. De esta manera, el uso de modelos de
simulación de parámetros distribuidos pudiera ser usado para
determinar la respuesta hidrológica de cuencas a estímulos
climáticos previa calibración y validación en cuencas
instrumentadas con características similares. Tal es el caso de los
modelos WEAP (Water Evaluation and Planning System) y
SWAT (Soil and Water Assessment Tool).
Modelo WEAP
A través del tiempo, la gestión y suministro del recurso hídrico en
muchas regiones del planeta son los principales problemas a los
cuales se enfrenta la población; por factores de ubicación
geográfica, calidad de agua, políticas de uso y administración del
recurso, entre otras. Un instrumento que incorpora procedimientos
prácticos para dicha planificación es el modelo WEAP (Water
Evaluation Planning System) el cual fue desarrollado por el SEI
(Stockolm Environment Institute). WEAP es una herramienta de
modelación para la planificación y distribución de agua que puede
ser aplicada a diferentes escalas, desde pequeñas zonas de captación
hasta extensas cuencas, puede abordar análisis de demanda sectorial
como sistemas urbanos, de tipo agrícola, modelación de presas para
generación de energía eléctrica, calidad del agua, proyectos de
análisis costo-beneficio de ecosistemas, entre otros (SEI, 2007).
Estas aplicaciones, dependen en gran medida de la
disponibilidad de información para poder realizar los procesos de
modelación en un área en específico. Para ello, a continuación se
describen los procedimientos mínimos para su utilización, además
de proporcionar fuentes de bases de datos, referencias, etc., que
permitan realizar de manera más sencilla, el análisis o los estudios
de simulación en México.
Presentación del modelo WEAP
Las secciones siguientes describen algunas de las
herramientas básicas para realizar procesos de modelación de aguas
superficiales utilizando WEAP, para ello en algunos apartados se
estará haciendo referencia a una cuenca del sur del país como
ejemplo.
Descripción de la interfaz gráfica de WEAP
El modelo WEAP se considera una herramienta accesible
con el usuario debido a la sencilla interfaz gráfica con la cual ha
sido diseñado. En forma general se puede distinguir cuatro
componentes principales: a) íconos de parametrización del modelo;
b) elementos para la integración del esquema gráfico; c) sistemas de
información geográfica (SIG) y d) área de visualización gráfica del
esquema hidrológico (Figura 3).
Figura 3. Ventana de inicio de WEAP.
.
a) Íconos de parametrización del modelo: esta sección
permite el desplazamiento dentro de las principales áreas
de trabajo del modelo, visualizar el área gráfica,
incorporación de la información, generación de los
resultados, etc., cada vez que se utilice uno de los iconos
principales, automáticamente se despliega en el área de
visualización, inciso “d”.
b) Integración del esquema gráfico: contiene iconos que
permiten esquematizar el diagrama hidrológico dentro del
modelo WEAP (ríos, reservorios, sitios de demanda,
escorrentías, áreas de captación, etc.).
c)
Sistemas de información geográfica: WEAP permite la
incorporación de sistemas de información geográfica
vectorial (cuencas, ríos, estaciones climatológicas,
hidrométricas, etc.) y raster con el objetivo de ayudar en la
delimitación y distribución gráfica de la modelación, sin
embargo las capas adheridas no influyen en los procesos
y/o resultados de modelación.
d)
Área de diseño visualización gráfica: esta área cambia
conforme se active cada icono en la sección de
parametrización del inciso “a”.
Creación de un área de trabajo en WEAP
Para crear un área de trabajo, ir al menú “Area”, elegir la primera
opción “Create area” (Figura 4). Una forma abreviada de crear el
área es presionando la tecla “Ctrl + N”.
Figura 4. Creación de área de trabajo.
Desplegará una ventana en la cual deberá nombrar su proyecto y
seleccionar la opción “Initially blank”, presionar “OK” (Figura 5).
Figura 5. Nombrar el área de trabajo
El paso anterior desplegará una pantalla que le indicará que
debe seleccionar el área de trabajo en WEAP, dar clic “OK”. En la
pantalla generada, del lado izquierdo del diagrama presionar el
botón izquierdo del mouse y definir un rectángulo (color rojo) sobre
el mapa mundial. En esta ventana se puede utilizar la barra de
“zoom” en la esquina inferior izquierda para aumentar la zona
definida anterior. Automáticamente al mover el “zoom” el diagrama
de la parte derecha le mostrará la parte que se selecciona con mayor
detalle.
En este diagrama aparecerá un rectángulo (color verde), se
puede crear un rectángulo más preciso de su área de interés, clic
“OK” cuando se esté satisfecho con la zona seleccionada (Figura 6).
Se puede redefinir si no está convencido con el acercamiento,
usando la función “Set Area Boundaries” del menú “Schematic” en
la barra de menú.
Figura 6. Selección del área de estudio

Agregar un estrato o capa SIG
En el inciso “c” mencionado anteriormente, se pueden
agregar capas de tipo vectorial o raster. Esto se realiza presionando
el botón derecho del mouse, elegir “Add vector layer” o “Add raster
layer” dependiendo de la naturaleza del archivo (Figura 7). Como
recomendación, los archivos deben de estar en el sistema de
coordenadas geográficas WGS84 para que sean visualizados dentro
de las capas precargadas de WEAP.
Figura 7. Agregando un archivo vectorial.
Ubica el archivo en el directorio correspondiente, dar clic
en Abrir. Este paso mostrará otra ventana con el archivo
seleccionado (Figura 8). Clic “Ok”.
Figura 8. Visualización del archivo de tipo vectorial.

Guardando el proyecto de trabajo
Para guardar el proyecto que se está trabajando, elegir
“Area” del menú principal y seleccionar “Save” o presionar las
teclas Ctrl + S simultáneamente (Figura 9).
Figura 9. Guardar proyecto.
Descripción de los parámetros de uso de suelo
En esta sección se incorporan las características físicas de
las capas de suelo presentes en la cuenca, así como el tipo de
cobertura, las siguientes sub secciones describen cada uno de los
parámetros contenidos en esta opción.

Área
Se específica el área total de la cuenca en kilómetros
cuadrados, además en este rubro se ingresan las categorías de uso
de suelo y vegetación en porcentajes. Estas categorías dependen del
período de años que se estén trabajando para la calibración, ya que
determina la serie de vegetación a utilizar. Generalmente se
recomienda utilizar un número completo de categorías sin llegar a
ser extremadamente detallada, ya que la resolución del modelo no
requiere una clasificación puntualizada de la cobertura vegetal. Si
existiese información con muchas categorías se recomienda
agruparlas en un grupo menor de categorías.

Kc
El coeficiente de cultivo (Kc) es una relación proporcional
o coeficiente de ajuste entre la ETr del cultivo y la ETo. Estos
coeficientes dependen fundamentalmente de las características
propias de cada cultivo, por tanto, son específicos para cada uno de
ellos. Aquí se específica un Kc para cada tipo de cobertura (Allen
et al., 2006).

Capacidad de retención de humedad (Soil water
capacity, SWC)
Es la capacidad de retención de agua en la capa superior
del suelo o zona de raíces, la cual está representada en milímetros
(mm). Este valor es ignorado si el sitio de demanda tiene un flujo
de retorno a un punto de aguas subterráneas.

Capacidad de retención profunda (Deep water
capacity, DWC)
Se refiere a la capacidad de retención de agua en la zona
profunda o capa inferior del suelo, la cual está representada en mm.
Tanto soil water capacity como deep water capacity se refieren al
diagrama conceptual del modelo de doble “bucket” en WEAP (ver
SEI, 2007).

Factor de resistencia al escurrimiento (Runoff
resistance factor, RRF)
Este parámetro es utilizado para controlar la respuesta al
escurrimiento superficial, está relacionado con la cobertura vegetal
y con la pendiente del terreno. Los valores van de 0.1 a 10. El
escurrimiento tiende a disminuir conforme aumentan los valores de
RRF.

Conductividad de la zona radical (Root zone
conductivity, RZC)
Es la tasa de conductividad hidráulica que se presenta en
la zona radicular del estrato superficial del suelo (top bucket) a
saturación (cuando el almacenamiento relativo de z1 = 1.0) el cual
será dividido de acuerdo a la dirección de flujo preferente, entre el
flujo e interflujo hacia las capas inferiores del suelo. Esta tasa puede
variar entre los diferentes tipos de suelos.

Conductividad en la zona profunda (Deep
Conductivity, DC)
Es la tasa de conductividad hidráulica (longitud/tiempo) de
la zona profunda o capa inferior de suelo (bottom bucket) a
saturación (cuando el almacenamiento relativo de z1 = 1.0), el cual
controla la transmisión del flujo base. Esto es dado como un valor
único para el sitio de captación y no varía por el tipo de suelo. El
flujo base incrementa a medida que este parámetro aumenta.

Dirección de flujo preferente (Preferred Flow
Direction, PFD)
Se refiere a la dirección preferencial de flujo: si 0 = 100 %
el flujo es vertical y cuando 1 = 100 % indica flujo horizontal toda
vez que el agua ha entrado al suelo. Se utiliza para dividir el flujo
fuera de la capa de la zona radicular (top bucket) entre el flujo e
interflujo hacia la capa inferior del suelo (bottom bucket) o a las
aguas subterráneas. Este valor puede variar entre los diferentes
tipos de suelo.

Z1 Inicial (Initial Z1)
Z1 es el almacenamiento relativo dado como un porcentaje
del almacenamiento efectivo total de la capacidad de acumulación
en la zona radicular. Es el valor inicial de Z1 al inicio de la
simulación. Para añadirlo se deben seleccionar las unidades en
porcentaje, e incluir el valor.

Z2 Inicial (Initial Z2)
Z2 es el almacenamiento relativo dado como un porcentaje
del almacenamiento efectivo total de la capacidad de acumulación
en la zona profunda o capa inferior de suelo (deep water capacity).
Este parámetro es ignorado si el sitio de demanda tiene un flujo de
escurrimiento/infiltración a un punto de aguas subterráneas. Esta
tasa puede variar entre diferentes tipos de suelo. Es el valor de Z2
al inicio de la simulación. Para añadirlo se deben seleccionar las
unidades en porcentaje, e incluir el valor.
Descripción de los parámetros de clima
Se incorporan los parámetros climáticos propios de la cuenca, en
este caso WEAP presenta diversos elementos a incorporar
dependiendo del tipo de modelación a realizar, en seguida se
muestran los elementos mínimos a ser ingresados.

Precipitación (Precipitation)
Se refiere a la base de datos que contenga los promedios
mensuales históricos de precipitación de la estación climatológica
ubicada en el sitio de estudio.

Temperatura (Temperature)
Se refiere a la base de datos que contenga los promedios
mensuales históricos de temperatura de la estación climatológica
ubicada en el sitio de estudio.

Humedad Relativa (Humidity)
Es el promedio mensual de la humedad relativa,
dependiendo de la región de análisis se puede establecer un
aproximado anual del valor de este parámetro. Si se tienen los valores
mensuales utilizar “Monthly Time-Series Wizard”.

Viento (Wind)
Es el promedio mensual de la velocidad del viento, las
unidades se deben expresar en m/segundo o km/h. Si se tienen los
valores mensuales utilizar “Monthly Time-Series Wizard”

Nubosidad (Cloudiness fraction)
Se refiere a la cantidad de horas durante el día que se
presenta la nubosidad, 0.0 indica completamente nublado y 1.0
indica cielo despejado. Si no existe información al respecto y el
valor se deja en blanco, WEAP automáticamente lo detecta como
cielo despejado (1.0). Tanto la humedad relativa, viento y
nubosidad, pueden ser valores aproximados.

Latitud
Es la latitud del sitio en grados decimales, el cual va de -90 a 90
grados.

Hidrometría
Se refiere a la base de datos de la estación de las estaciones de aforo
presentes en la cuenca, la cual debe de estar en forma mensual.
Generar suposiciones clave (Key assumptions)
Las “key assumptions” constituyen una de las herramientas básicas
en WEAP. Estas se utilizan, generalmente, cuando se tienen muchos
sitios de captación o el modelo que se analiza requiere ingresar la
misma información en diferentes partes del modelo.
Como ejemplo, para crear este tipo de “key assumptions”, presionar
el símbolo “Data” y elegir la opción “Key Assumption” localizado
en el árbol de opciones, presionar el botón derecho del mouse y
elegir “+Add”. Aparecerá un nuevo elemento al cual se debe
nombrar de acuerdo al parámetro que desee incorporar al modelo
(Figura 10) teclear Kc.
Figura 10. Creación de una suposición clave.
.
Nuevamente seleccionar Kc, dar clic derecho y seleccionar +Add,
el elemento generado se denominará Pastizal cultivado, activarlo y
en barra de desplazamiento frente a Pastizal cultivado seleccionar
“Monthly Time-Series Wizard” (Figura 11). En la ventana que
despliega agregar los valores mensuales (de Junio a Enero = 1;
Febrero a Marzo = 0.6), clic en Finish (Figura 12).
Figura 11. Monthly Time-Series Wizard
Figura 12. Valores mensuales de Kc
Una vez realizado las “key assumptions”, se debe crear en
la cuenca de estudio o catchment una opción que se denomine
pastizal cultivado, al cual se le asignarán los valores creados en la
Figura 12 (Figura 13).
Figura 13. Creación de key assumptions en el sitio de
captación.
Una vez creado “pastizal cultivado” en la pestaña Kc en el
sitio de captación, se presiona la flecha de desplazamiento y se elegi
la opción “Expression builder” (Figura 14).
Figura 14. Editor de ecuaciones en WEAP
Desplegará una ventana en la cual, en la parte inferior
derecha aparecen dos pestañas, “Functions” y “Branches”, clic en
branches. Desplegará el árbol de opciones que se tienen tanto para
las key assumptions como en la cuenca (Figura 15).
Figura 15. Árbol de opciones de los elementos del modelo
Para agregar los valores de pastizal cultivado al sitio de
captación, solamente arrastre el “key assumptions” creado y
colóquelo en el recuadro en blanco que aparece en la parte inferior
de la pantalla, automáticamente debe de aparecer la expresión
completa. Clic en Verify. Si la acción es correcta, dar clic en Ok y
posteriormente en Finish. Los valores han sido copiados sin
necesidad de teclear nuevamente los valores (Figura 16).
Figura 16. Creación del key assumptions en el parámetro Kc
Introducción de elementos al esquema
Para seguir este ejercicio, deberá crear un área en blanco y
determinar su área de estudio que abarque el estado de Chiapas,
utilizando las capas precargadas en WEAP.
Para comenzar, se establece el periodo de calibración. Una
vez abierto el programa, en el menú principal elegir “General”,
seleccionar, “Years and Time Steps”, y las unidades, “Units”,
(Figura 17). Se modelará a partir del año de 1971-1990 iniciando en
el mes de Octubre.
Figura 17. Selección del período de calibración.

Incorporando un río
A partir de este apartado, se recurre a una cuenca ejemplo llamada
Suchiapa, la cual se encuentra ubicada en el estado de Chiapas.
Incorporar el polígono de la cuenca, como se explicó
anteriormente. En la pantalla principal, dar clic al área esquemática
que contiene diferentes figuras. Para representar un río *, elegir la
opción “River”, dar clic en esta opción y de nuevo con el botón
izquierdo mantener presionado, arrastrar el cursor hasta el
comienzo del río y cuando esté en ese punto soltar el botón.
Se mueve el cursor siguiendo la parte central de la cuenca
y finalice en la parte superior del polígono. Se notará que una línea
se va creando desde el cursor; para finalizar este procedimiento
hacer doble clic en el botón izquierdo (Figura 18). Al dar doble clic
aparecerá una ventana en donde se ingresa el nombre del río que ha
sido trazado, y al presionar “Finish” lo desplegará. Si se desea
eliminar el trazo, presione el botón derecho del mouse con el cursor
sobre cualquier parte del río y elija “delete”. Si se desea editar el
trazo, seleccionar un punto sobre el río y mover el cursor en donde
se quiere cambiar su orientación.
Figura 18. Incorporando un río.

Añadiendo un sitio de captación o catchment
Un sitio de captación dentro de la cuenca es un área
definida por el usuario dentro del diagrama esquemático en WEAP.
Para introducir un área de captación, se realiza el procedimiento
similar que con el trazado del río, pero en este caso seleccionaremos
el elemento “catchment”.
El botón izquierdo del mouse, mantener presionado,
arrastrar el cursor hasta donde se colocará el sitio, y soltar el botón.
Automáticamente se despliega una ventana (Figura 19) en donde se
deberá ingresar el nombre, en la opción “Runoff to” ubicar el río
correspondiente “Suchiapa”. Al elegir el río, activar la opción
“Represents Headflow”, presionar, “Finish”, y automáticamente se
generará una flecha indicando el flujo del sitio hacia el río. Al
seleccionar, “Headflow”, se asume que el escurrimiento se inicia en
la parte alta del río.
Figura 19. Creación de un sitio de captación.

Incorporando un sitio de aforo
Para introducir una estación de aforo, seleccionar
“Streamflow Gauge”, mantener presionado el botón izquierdo del
mouse, y arrastrar el cursor hasta el sitio en donde se colocará la
estación de aforo, y soltar el botón (Figura 20). Automáticamente
se desplegará una ventana en la cual se introduce el nombre de la
estación de aforo “Boquerón”; dar clic “Finish”.
Figura 20. Creación de un sitio de aforo.

Selección del método de cálculo de escurrimiento
Para editar o ingresar datos a un elemento en el diagrama
de trabajo, existen dos métodos. El primer método es presionar el
botón derecho del mouse estando sobre el esquema (p.ej.
catchment), elegir “Edit Data” y escoger cualquier función dentro
de la lista (Figura 21). El segundo método es ir a la columna de
herramientas de la izquierda y presionar sobre el símbolo, “Data”.
Figura 21. Agregar información al esquema.
De las opciones que se muestran en la pantalla seleccionar el
método “Rainfall Runoff (Soil moisture method) (Figura 22).
Figura 22. Selección del modelo de escurrimiento.
Una vez seleccionado el modelo, aparecerán una serie de
pestañas en las cuales se deberá ingresar la información que se
requiera para poblarlo (Figura 23). La ubicación del sitio de
captación estará en la opción, “Demand Sites and Catchments”, y
para el caso del río seleccionar, “Supply and Resources” del árbol
de opciones que aparecerá, elegir, “river”, y seleccionar el nombre
asignado al río. Para abrir y cerrar los esquemas se debe presionar
sobre el símbolo.
Figura 23. Opciones del método de escurrimiento.

Incorporando información a los parámetros del
modelo
Las siguientes secciones indican cómo incorporar la
información en cada apartado del modelo, específicamente en los
rubros de uso de suelo, clima y las estaciones hidrométricas.
o
Uso de suelo
Se inicia con el cálculo del área de la cuenca y los
porcentajes que ocupa cada uno de los parámetros de uso de suelo
y vegetación. El cálculo de estos valores se realiza en un sistema de
información geográfica con que se cuente. Los siguientes pasos
muestran el cálculo para la subcuenca Suchiapa, en el estado de
Chiapas, con la herramienta ArcGis v. 9.3.
En el sistema de información geográfica, una vez
proyectada la capa de vegetación de la cuenca, dar clic con el botón
derecho sobre el “shape” y elegir “open Atribute Table”. Se
desplegará una ventana con la información contenida en el archivo
(Figura 24).
Figura 24. Tabla de atributos de la capa de vegetación.
Como se puede apreciar en la figura anterior, en la cuarta
columna aparece el tipo de vegetación (Figura 24). Para
clasificarlos en un solo tipo, dar clic con el botón derecho sobre el
encabezado de la columna, elegir “Sort ascending”,
automáticamente agrupará los tipos de vegetación en orden
alfabético.
Colocar el cursor en la primera fila en la parte superior
izquierda y deslizar el mouse hacia abajo hasta seleccionar los
campos de un solo tipo de vegetación. Clic con el botón derecho
sobre el encabezado Área, y elegir “Statistics”. El resultado arroja
los parámetros estadísticos de los campos seleccionados (Figura
25).
Figura 25. Cálculo de áreas por tipo de vegetación en ArcGis
En este caso, se obtiene la suma total de los polígonos que
contienen ese tipo de vegetación y el porcentaje respecto al valor de
área total de la cuenca. Una vez que se tienen los porcentajes de
cada tipo de vegetación de la cuenca se incorporan al modelo.
o
Área
Se activa la pestaña “Land Use” y se elige la opción “Area”,
automáticamente aparece el sitio de captación y se debe de elegir
las unidades. Dar clic en la flecha inferior de la opción Unit, elegir
Area, Kilómetros cuadrados, y presionar OK (Figura 26). En este
caso se agrega el área total de la cuenca en Km2.
Figura 26. Ingresando el área de la cuenca.
Para agregar cada tipo de vegetación contenido en el sitio
de captación, en el árbol de opciones de la parte superior derecha de
la pantalla seleccionar “Demand Sites and catchments”, y
posteriormente, “Suchiapa”. Clic en el botón derecho, y elegir la
primera opción, “+ Add”, y teclear el nombre del tipo de cobertura
p ej. “Ag Temporal”, esta acción permite agregar una rama al árbol
de elementos de esquema del sitio de captación.
Para que aparezca la opción de porcentaje en el tipo de
vegetación, seleccionar “share”, en vez de área. El mismo
procedimiento se hace para todos los tipos de vegetación que se
agregarán.
Para evitar problemas de redondeo con los porcentajes en
cada tipo de cobertura hay una opción, en lugar de teclear el valor,
se escribe Remainder(100), esta acción indica que el resto de los
valores porcentuales serán dirigidos a este tipo de cobertura (Figura
27).
Figura 27. Definiendo porcentajes de cobertura.
o
Kc
La forma de agregar los kc en WEAP se menciona a
continuación. Seleccionar la pestaña kc, aparecerán los tipos de
cobertura que presenta Suchiapa, dar clic en la flecha de
desplazamiento que aparece frente al primer tipo de cobertura y
elegir “Monthly Time-Series Wizard”. Al seleccionar la opción
arrojará una ventana en la cual se debe de teclear el valor de kc para
cada tipo de cobertura, esto se hace de manera mensual, cada valor
se mostrará en una gráfica (Figura 28).
Figura 28. Ventana para ingresar los datos de kc.
o
Soil water capacity
Para agregar la capacidad de retención de agua se eligen
las unidades en “mm” y se teclea directamente el valor en cada tipo
de cobertura (Figura 29). El mismo procedimiento se realiza para
las siguientes opciones mencionadas en la sección 2.2
Capacidad de retención profunda (Deep water capacity)
Factor de resistencia al escurrimiento (Runoff resistance factor)
Conductividad de la zona radical (Root zone conductivity)
Conductividad en la zona profunda (Deep Conductivity)
†
Dirección de flujo preferente (Preferred Flow Direction)
2
Z1 Inicial (Initial Z1)
2
Z2 Inicial (Initial Z2)
Figura 29. Ventana para ingresar los valores de soil water
capacity.
o
Clima
La información climatológica del sitio de captación o del
área de estudio es fundamental para alimentar el modelo, la cual
debe de ser procesada para formar una serie de archivos que permita
el uso de los datos dentro de WEAP. A continuación se presenta una
breve descripción del formato que debe contener los archivos.
o
Precipitación
El análisis inicia con el inventario de estaciones
climatológicas presentes en cada cuenca o área de análisis. En
seguida se mencionan dos maneras de saber la ubicación de las
estaciones climatológicas:
1) Crear un archivo con extensión “*.kml” en un sistema de
información geográfica de las estaciones climatológicas y un
archivo que contenga la división de las cuencas en el país y
proyectarlas en Google Earth, esta herramienta permite
visualizar la ubicación correcta en el territorio nacional.
2) Visualizar el Simulador de Flujo de Aguas Superficiales del
INEGI, de las capas precargadas seleccionar la cuenca de interés
y además la capa de estaciones climatológicas, de esta manera
se podrá apreciar si existen estaciones climatológicas en el área
de interés (Figura 30).
Figura
30.
Simulador
de
flujos
del
INEGI
(http://antares.inegi.org.mx/analisis/red_hidro/SIATL/#).
Una vez identificadas las estaciones se debe de realizar un
análisis para determinar la extensión en años y la cantidad de
información existente. A partir de este análisis, puede ayudar en
determinar el período de modelación para la calibración, ya que
además de temperatura y precipitación, la información de las
estaciones hidrométricas debe de corresponder al mismo período de
evaluación.
En general, dependiendo de la disponibilidad de
información climática, se recomienda utilizar un periodo de
calibración que sea lo suficientemente largo como para representar
la variabilidad climática. Si la información en los años de registros
es escasa, se puede acudir a herramientas que ayuden a generar
información faltante.
Para que la información sea leída en WEAP se debe de
trabajar en Microsoft Excel, para ello se debe de registrar en tres
columnas (año, mes, valor) y la información debe de estar contenida
de manera mensual como se puede apreciar en la Figura 31. Guardar
como archivo delimitado por comas, con la extensión “*.csv”. Si
hacen hincapié en la primer columna, se puede observar que el
encabezado presenta un símbolo de “punto y coma” esta instrucción
hace que WEAP no lea la primera fila, sino que lea directamente los
valores contenidos en el archivo.
o
Figura 31. Formato en Microsoft Excel para los datos
climáticos.
Temperatura
El procesamiento de datos de temperatura es similar al
procedimiento de la precipitación. Generalmente, el período de
información contenido en las estaciones tanto de temperatura como
de precipitación es el mismo, por lo cual no existe mucha diferencia
en cuanto al procedimiento de análisis.
El procedimiento para precargar los archivos en WEAP se
puede realizar de dos maneras:
a) estando en el menú “Clima” seleccionar precipitación y se
activará la cuenca en estudio; para ello se debe de configurar las
unidades en “mm” para esta variable, posteriormente presionar la
flecha de desplazamiento que está frente al nombre de la cuenca.
Desplegará 4 opciones, elegir “Expression Builder” (Figura 32).
En la parte derecha de la ventana que despliega, elegir la
opción, “Read from File”, y dar doble clic, lo mostrará en la parte
inferior. En el paréntesis se indicará el directorio en el cual está
localizado el archivo con la información de precipitación, después
del nombre de la carpeta localizada en WEAP Areas (Figura 33).
Como se puede notar se debe de teclear la extensión del archivo
“*.csv” para que WEAP pueda reconocer la expresión, presionar
“Verify” para corroborar que la expresión haya sido escrita
correctamente, de ser así desplegará un mensaje de “OK” indicando
el procedimiento correcto. Presionar “Finish” y automáticamente
mostrará en forma gráfica la distribución de la precipitación.
Figura 32. Ventana de “Expression Builder”.
Figura 33. Creación de la expresión del archivo de
precipitación.
b) la segunda manera es similar a la del inciso “a”, pero en vez de
seleccionar “Expresion Builder”, elegir, “ReadFromFile Wizard”,
esta opción permite navegar hasta la ubicación del archivo con la
información (Figura 34).
Figura 34. Selección de archivos utilizando el asistente de
lectura de archivos.
En el directorio, seleccionar y clic en abrir, desplegará la
información contenida en el archivo (Figura 35), en la parte superior
izquierda le indica el número de columnas de información, si el
archivo tuviera más de una columna, puede seleccionar la adecuada
al modelo. En la parte superior derecha aparece la información de
forma gráfica a escala anual y en la parte inferior a escala mensual
histórica, esto ayuda a corroborar la calidad de la información en el
archivo. Clic Finish.
Figura 35. Selección de archivos utilizando el asistente.
Hidrometría
Para identificar las estaciones hidrométricas localizadas en
el área de interés, una de las herramientas disponibles y de rápido
acceso es el simulador de aguas superficiales del INEGI, en vez de
activar la capa de estaciones climatológicas mencionada
anteriormente, se activa la capa de estaciones hidrométricas.
Una vez identificadas por su clave, se puede descargar de
la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA), esta dependencia a
través del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA)
presenta el Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales
(BANDAS) que integra la red hidrométrica nacional (ver fuentes de
datos Cap. 2.) (Figura 36).
Figura 36. Vista de la pantalla de base de datos del BANDAS.
En este sitio de internet, se tiene el inventario de las
estaciones hidrométricas del país, las fichas correspondientes y las
bases de datos de cada estación. Teniendo la clave de la estación
hidrométrica se descargan los archivos, los cuales están en formato
Microsoft Acces.
Una vez abierto el archivo, se generará al lado derecho una
serie de hojas de información denotadas por claves (Figura 37). Para
accesar a los parámetros necesarios en WEAP dar doble clic en la
clave “DM” el valor que le sigue a esta secuencia se refiere al
número de la estación hidrométrica.
Figura 37. Vista de la pantalla inicial del archivo en formato
Access.
Al dar doble clic generará una pantalla con la información
contenida de los aforos correspondientes a esta estación. Como se
puede observar, la primera columna se refiere al año, y la segunda
al mes, tal y como se necesita tener para ser ingresados en WEAP
(Figura 38). Para ello la columna 1 (año), 2 (mes) y la columna 18
(gasto), se deben de copiar y pegar en un archivo Excel, y
guardarlos nuevamente como archivo delimitado por comas (*.csv).
Figura 38. Vista de la pantalla con los datos de aforo.

Estación de aforo
Para incorporar la información de aforo que se obtuvo de
los archivos bandas, dar clic en “Data”, del árbol de opciones, elegir
Supply and Resources, River, Streamflow Gauges y finalmente el
nombre de la estación de aforo (Figura 39). Para incorporar el
archivo, se realiza el mismo procedimiento realizado con la
temperatura y precipitación, con el método que más se le facilite,
una vez subido el archivo mostrará la distribución en forma gráfica
(Figura 40).
Figura 39. Diagrama para ubicar la estación de aforo.
Figura 40. Ventana con los aforos distribuidos en WEAP.
Primeros resultados
Hasta este momento ya se pueden realizar los primeros cálculos de
la modelación en WEAP. Clic al lado derecho de WEAP en la
opción Results, le preguntará si está de acuerdo en calcular lo datos,
clic en Ok. Se generará un recuadro mostrando el porcentaje de
avance de la ejecución (Figura 41) en caso de existir algún error en
la captura de información, WEAP le muestra el tipo de error por lo
que se tendría que revisar de nuevo la información incorporada.
Figura 41. Porcentaje de ejecución del modelo.
Al finalizar la ejecución de WEAP, para poder visualizar
los resultados de lo observado vs. calculado por WEAP, en la parte
superior de la pantalla, seleccionar la flecha de desplazamiento y
ubicar Supply and Resources, River y Streamflow (Figura 42). Al
realizar esta operación se mostrarán los valores observados como
calculados por WEAP. Si la calibración la considera satisfactoria
entonces la hidrología de su cuenca se estará modelando
apropiadamente (Figura 43 y 44), si no está conforme con su
calibración debe revisar los parámetros de entrada y verificar que
los valores de entrada hayan sido los correctos.
Figura 42. Ruta de visualización de resultados.
Streamflow (below node or reach listed)
Scenario: Reference, All months (12), River: Suchiapa
1 \ Boqueron
1 \ Catchment Inflow Node 1
2 \ Reach
320
300
280
260
240
Million Cubic Meter
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Oct Mar Aug Jan Jun Nov Apr Sep Feb Jul Dec May Oct Mar Aug Jan Jun Nov Apr Sep Feb Jul Dec May Oct Mar Aug Jan Jun Nov Apr Sep Feb Jul Dec May Oct Mar Aug Jan Jun Nov Apr Sep
1970 1971 1971 1972 1972 1972 1973 1973 1974 1974 1974 1975 1975 1976 1976 1977 1977 1977 1978 1978 1979 1979 1979 1980 1980 1981 1981 1982 1982 1982 1983 1983 1984 1984 1984 1985 1985 1986 1986 1987 1987 1989 1990 1990
Figura 43. Resultados observados vs. modelados por WEAP.
Streamflow (below node or reach listed)
Scenario: Reference, All months (12), River: Suchiapa
1 \ Boqueron
1 \ Catchment Inflow Node 1
2 \ Reach
320
300
280
260
240
Million Cubic Meter
220
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0%2%3% 5% 7% 9%11% 13% 15% 18% 20% 22% 24% 27% 29% 31% 34% 36% 38% 41% 43% 45% 48% 50% 52% 54% 57% 59% 61% 64% 66% 68% 70% 73% 75% 77% 80% 82% 84% 87% 89% 91% 94% 96% 98%
Figura 44. Resultados observados vs. modelados por WEAP.
Estableciendo sitios de demanda
Una vez realizados la ejecución de los primeros resultados,
agregar sitios de demanda, en este ejemplo, serán uno de carácter
agrícola y uno urbano. Para crearlo, dar clic en “Squematic”, elegir,
“demand site”. Presionar con el botón izquierdo y mantener
presionado y soltar a un lado de la parte baja del río. Se desplegará
el mensaje para nombrar el nodo, teclear, “ciudad” (Figura 45).
Figura 45. Creando un sitio de demanda urbano.
Para agregar los datos al sitio de demanda, dar clic sobre
el nodo con el botón derecho, “Edit data”, y seleccionar “Annual
activity level”. Primeramente se deben seleccionar las unidades
correspondientes, ir a “Anual activity level” elegir, “unit”. Clic en
N/A, elegir “people” de las opciones que se despliegan, clic OK
(Figura 46). Teclear la población, por ejemplo, “80000”.
Figura 46. Selección de unidades apropiadas.
Presionar la pestaña “Annual water use rate”, ingresar la
cantidad. Finalmente presionar la pestaña “Consumption”; ingresar
el valor de 15. Las unidades deben de ser en porcentajes, unidad que
esta por default (Figura 47).
Figura 47. Ingreso del consumo en porcentaje.
Ahora se agregará un nodo de demanda agrícola.
Nuevamente en la opción “Schematic” seleccionar “Demand Site”,
arrastrar el cursor presionando el botón izquierdo, mantener
presionado y soltar a un lado de la parte baja del río, contrario a la
“Ciudad”. Desplegará el mensaje para nombrar el nodo, teclear
“Agricultura” (Figura 48).
Figura 48. Ingreso de un sitio de demanda agrícola.
De igual forma que para “Ciudad”, ingresar los datos en
“Anual activity level, anual water use rate”, en este caso en la
opción “anual activity level” en “unit”, elegir área y posteriormente
“hectáreas (Figura 49).
Figura 49. Selección de hectáreas para el nodo agricultura.
Ingresar los valores para “annual activity level” = 100000,
y en “annual water use rate” = 2500. Seleccionar la pestaña
“Monthly variation”, seleccionar la opción “monthly time-series
wizard”, luego ingresar los siguientes datos: octubre a enero = 0 %,
febrero y marzo = 5 %, abril, mayo, septiembre = 10 %, junio = 20
%, julio = 25 % y agosto 15 % (Figura 50).
Figura 50. Variación mensual del nodo agricultura.
Finalmente en la carpeta consumption, anotar 90.

Conectar la demanda con el suministro
Se deberá conectar el suministro del recurso a los sitios de
demanda. Clic en la opción “Schematic” y elegir la opción
“Transmision Link”, arrastrar el icono presionando el botón
derecho y posicionar sobre el río, luego direccionar al nodo
correspondiente, primero para ciudad y después para agricultura.
Definir la preferencia como 1 para ambos (Figura 51).
Figura 51. Conectando el suministro con la demanda.
En la barra de la izquierda, seleccionar “Results”, dar clic
en “yes” para recalcular el modelo, una vez que termine la ejecución
del programa, en la pantalla seleccionar la pestaña “chart”,
posteriormente elegir la opción “Demand”, y seleccionar, “ water
demand” (Figura 52), aquí se mostrará la demanda por nodo
ingresado al modelo. Posteriormente seleccionar “coverage”, en vez
de “water demand”, esta opción le permitirá ver en donde el
suministro no es suficiente a la demanda (Figura 53).
Water Demand (not including loss, reuse and DSM)
Scenario: Reference, Monthly Average
Agricultura
Ciudad
60
55
50
45
Million Cubic Meter
40
35
30
25
20
15
10
5
0
October
Nov ember
December
January
February
March
April
May
June
July
August
September
Figura 52. Demanda de agua por sector en el modelo.
Demand Site Coverage (% of requirement met)
Scenario: Reference, Monthly Average
Agricultura
Ciudad
100
95
90
85
80
75
70
65
Percent
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
October
Nov ember
December
January
February
March
April
May
June
July
August
September
Figura 53. Porcentaje de suministro mensual por sector de
modelo.
Fuentes de datos
En la actualidad existen diversas fuentes de información
digital que al usuario podrían ser de utilidad al desarrollar un
proyecto en WEAP, las siguientes fuentes son de utilidad para
México.
1.- Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI): el acervo
de este apartado incluye diversos temas que incluyen: cartografía
urbana, datos de relieve, imágenes del territorio, marco
geoestadístico nacional, recursos naturales, topografía, entre otros.
www.inegi.org.mx/geo/contenidos/geografia/default.aspx
2.- Simulador de Flujos de Agua de Cuencas Hidrográficas (SIATL
v2.1) del INEGI: es una herramienta que permite modelar el drenaje
superficial de una determinada cuenca, así como aplicaciones que
permiten al usuario identificar información relacionada con las
cuencas
del
país.
http://antares.inegi.org.mx/analisis/red_hidro/SIATL/#
3.- Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la
Biodiversidad (CONABIO): presenta un portal de geoinformación
el cual despliega diferentes capas relacionadas con aspectos
topográficos, hidrológicos, clima, vegetación, etc.
http://www.naturalia.org.mx/es/revista/revista.aspx?pantalla=ES
DI
4.- Comisión Nacional del Agua (CONAGUA): esta dependencia a
través del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA)
presenta el Banco Nacional de Datos de Aguas Superficiales
(BANDAS) que integra la red hidrométrica nacional. En esta red se
registra el nivel de agua (escalas) y los aforos en los principales ríos
de la República Mexicana.
http://www.imta.gob.mx/index.php?Itemid=145&option=com_wra
pper&view=wrapper
Modelo SWAT
El modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool,
Arnold et al., 1998) ha sido desarrollado para simular los efectos en
variables hidrológicas como resultado de las prácticas de manejo
realizadas en las cuencas (Winchell et al., 2010). Este modelo
emerge de previos modelos i.e SWRRB (Arnold et al., 1990) con
características de modelos como CREAMS, GLEAMS, EPIC, y
ROTO (Arnold et al., 1995). Es un modelo operacional que trabaja
en escala temporal diaria. SWAT tiene ocho componentes
principales: hidrología, climatología, sedimentación, temperatura
del suelo, crecimientos del cultivo, nutrientes, pesticidas y manejo
agrícola. Aunque la mayoría de las aplicaciones del modelo son en
base daría, recientes modificaciones como la incorporación del
modelo de Green y Ampt (1911) para el cálculo de infiltración,
utilizan incrementos de tiempo a cualquier escala y el tránsito de
agua en los canales a escala horaria. SWAT es un modelo de
parámetros distribuidos puesto que considera la variación espacial
de los atributos y propiedades físicas de la cuenca hidrológica.
El presente manual ha sido diseñado para que el usuario
del modelo, con conocimientos elementales de los sistemas de
información geográfica (ArcMap en este caso) pueda hacer uso del
modelo. Este modelo se encuentra hospedado en el GIS ArcMap y
la aplicación se titula ArcSwat. Es recomendable hospedar la
aplicación en la versión del GIS 9.3. Así el documento tiene como
objetivo guiar paso a paso al usuario con poca o nula experiencia en
el manejo del software, tanto de ArcGIS como de SWAT.
Antes de iniciar
Se debe tener certeza de que se cuenta con los archivos de
entrada y base de datos necesarios para correr el programa, dicha
información se enlista a continuación (Arnold et al., 2009):
Tabla userwgn (tabla de generador climático). Este es un
archivo en formato Microsoft Access Database proveído con la
información del modelo, por lo que se recomienda usarlo e incluir
solo los datos inherentes al caso de estudio que corresponda. Esta
tabla se encuentra en el archivo SWAT2009, que contiene una serie
de tablas con distinta información en cada una de ellas y se localiza
por default en el directorio C:>Swat>ArcSWAT>Databases.
Al momento de abrir la tabla (doble clic), desplegará
valores mensuales ordenados en distintas columnas, enlistadas
como sigue:
a) nombre de la estación (STATION).
b) latitud (WLATITUDE) y longitud (WLONGITUD) (en grados
decimales).
c) elevación de la estación (WELEV).
d) número de años con datos de lluvia (RAIN_YRS).
e) temperatura máxima (TMPMX) y temperatura mínima
(TMPMN).
f) desviación estándar de la temperatura máxima (TMPSTDMX).
g) desviación estándar de la temperatura mínima (TMPSTDMN).
h) precipitación (PCPMM).
i) desviación estándar de la precipitación (PCPSTD).
j) coeficiente de asimetría para la precipitación diaria (PCPSKW).
k) probabilidad de día con lluvia después de un día seco (PR_W1).
l) probabilidad de día con lluvia después de un día húmedo
(PR_W2).
m) días de precipitación (PCPD).
n) precipitación máxima en 0.5 h para el periodo completo
registrado (RAINHHMX).
o) radiación solar (SOLARAV).
p) media de punto de rocío (DEWPT).
q) velocidad del viento (WNDAV).
El procedimiento para obtener los datos de las columnas
de TMPMX a PCPD, se realiza mediante el uso de dos programas
computacionales que facilitan el procesamiento de la información,
que son “PARAMETROS2”‡ y “WXPARM” (Williams, 1992).
Cabe mencionar, que tanto el archivo que contiene la información
climatológica, así como estas dos herramientas deben estar
contenidos en el mismo directorio o carpeta (en este caso la carpeta
se denomina WXPARM). La primera herramienta a utilizar es
“PARAMETROS2”, como se describe a continuación:
1) Se abre la estación climatológica deseada en Excel, en este caso
tomaremos el ejemplo de la estación 09007 (Figura 54).
2) Las columnas H e I se eliminan, así como también la primera
fila (evaporación, temperatura media, y encabezados) (Figura
55).
Figura 54. Bases de datos antes de su manipulación.
3) El archivo debe contener años completos de 365 o 366 días con
información disponible para procesarse, en caso de tener
información faltante con el código -9999 en el archivo, se
eliminará el año completo.
Programa de computo desarrollado por los autores para dar formato a la serie de
datos climática y posterior uso en la aplicación WXPARM
Figura 55. Eliminación de datos perdidos.
4) Guardar en un archivo nuevo y dar el nombre correspondiente
con la extensión “.CSV” (delimitado por comas). El nombre del
archivo quedará entonces como “9007-28.CSV”. El número
marcado con rojo indica la cantidad de años existentes en el
archivo.
Figura 56. Opción para guardar archivos delimitados por comas.
5) Ya que se tienen los archivos con la extensión “*.CSV” (el
archivo debe ser guardado dentro de la carpeta WXPARM) se
procede a abrir la herramienta “PARAMETROS2.exe” (Figura
57), la cual se ejecuta dando doble clic sobre el icono de la
aplicación.
Figura 57. Pantalla inicial del Programa Parámetros 2.
6) Se introduce la información del archivo que se va a convertir,
como sigue:
NOMBRE DE ARCHIVO CON LOS DATOS -----> 900728.CSV
NOMBRE DE ARCHIVO DE SALIDA ------- > 9007-28.DAT
LONGITUD DEL ARCHIVO ------------> 28 (número de años
existentes en el archivo)
AÑO DE INICIO----------------> 61
NOTA: Si al dar enter, el programa muestra lo que se ve en la Figura
58, significa que corrió correctamente, de lo contrario, verificar
que los archivos de entrada y las instrucciones sean las
adecuadas.
Figura 58.Pantallas del programa Parámetros 2.
7) El resultado es la generación del archivo 9007-28.DAT
El archivo generado será utilizado en la herramienta WXPARM,
el cual se ejecuta desde el sistema MS-DOS identificado con el
icono de símbolo del sistema. Existen diversas maneras de acceder
a esta aplicación, a) que el ícono aparezca directamente en la barra
de programas; b) que esté contenida en el siguiente directorio:
Inicio>Programas>Accesorios, y c) tecleando la palabra “cmd” en
la opción de búsqueda de programas y archivos (ver Figura 59).
Figura 59. Búsqueda del programa WXPARM en el MSDOS.
8) Se introducen las siguientes instrucciones:
C:\ > CD WXPARM
C:\ > WXPARM > WXPARM 9007-28.DAT
Figura 60. Introducción de nombre de archivo de entrada al
progama WXPARM.
Figura 61. Pantalla que muestra la ejecución exitosa del programa
WXPARM.
El resultado es la generación del archivo 9007-28.LIS, el
cual muestra las variables climáticas existentes con sus respectivos
parámetros estadísticos (Figura 62).
Figura 62. Formato de salida de la ejecución del programa
WXPARM (archivo “*.LIS”).
Finalmente, se obtienen los datos mensuales necesarios para armar
la tabla userwgn (Figura 63).
Figura 63. Introducción de los datos generados con el programa
WXPARM a la base de datos “userwgen”.
Otra información primordial para el uso de SWAT son los
siguientes archivos:
1.
Archivos de localización. El formato de estos archivos
será .dbf, los cuales se recomienda elaborarlos en versiones de
Excel anteriores a 2007 y guardarlos como dbase IV.
Se crean dos archivos, uno que contiene la información de
localización de la estación climatológica y un segundo, que contiene
la información diaria. El archivo de localización para la variable
temperatura, se debe de crear con el nombre “temp”, los
encabezados de las columnas serán ID, NAME, XPR, YPR y
ELEVATION, las palabras en la columna NAME, deben coincidir
con el nombre del archivo que contiene los datos diarios de
temperatura, las coordenadas de las columnas “XPR” e “YPR”
deberán estar en UTM (en inglés, Universal Transverse Mercator),
en la columna ELEVATION, se colocarán las altitudes a las que se
encuentran las estaciones climatológicas (Figura 64).
Figura 64. Identificación del archivo de localización (izquierda) y
bases de datos (derecha) de temperatura.
El mismo procedimiento se realiza para la variable de
precipitación, pero con el nombre de archivo “precip”, los
encabezados de las columnas serán ID, NAME, XPR, YPR y
ELEVATION. Los datos a colocar son los mismos que los del
archivo de temperatura (Figura 65).
Figura 65. Identificación del archivo de localización (izquierda)
y bases de datos de precipitación (derecha).
Una vez creados los archivos mencionados anteriormente,
se procede a crear un archivo de localización de estaciones, el cual
será nombrado como “wgnstation” y debe contener columnas con
los siguientes encabezados ID, NAME, XPR e YPR. La columna
NAME tendrá que coincidir con el nombre en la columna
STATION de la tabla userwgn de “SWAT2009”. Las coordenadas
deben de colocarse en metros (Figura 66).
Figura 66. Concatenación de la localización (izquierda) y el
nombre de las estaciones (derecha).
2.
Archivos con datos diarios. Estos archivos deberán estar
en formato .dbf, por lo que se recomienda hacer las tablas en Excel
en versiones anteriores a 2007 y guardarlos como dbase IV. Los
archivos de temperatura y precipitación de cada estación, tendrán
las siguientes especificaciones:
Archivos de temperatura. El nombre de cada uno de estos
archivos debe coincidir con el de la columna NAME en el archivo
“temp”. El archivo contendrá tres columnas con los encabezados
DATE, MAX y MIN. El formato de la columna DATE será
mm/dd/yyyy (Figura 67).
Figura 67. Muestra de datos de temperatura.
Archivos de precipitación. El nombre de cada uno de estos
archivos debe coincidir con el de la columna NAME en el archivo
“precip”. El formato de la columna DATE estará en mm/dd/yyyy
(Figura 68).
Figura 68. Muestra de datos de precipitación.
NOTA: los archivos deben contener Información continua para los
años observados, datos perdidos con el código -9999 ¡NO LOS
ACEPTA!. Sin embargo, los vacíos se pueden llenar con el
programa CLIMGEN.
Otra información necesaria es:
3. Modelo digital de elevación (MDE) de la cuenca.
4. Mapas de vegetación y edafología en formato raster.
5.
Cuadros de vegetación y edafología donde se especifique
el tipo de vegetación y suelo presentes en los mapas
respectivos (Figura 69).
Figura 69. Cuadros *.txt que indican los tipos de vegetación
(izquierda) y de suelo (derecha) presente en el área de estudio.
Los tipos de vegetación y tipos de suelo están capturados
en las tablas “crop” y “usersoil”, respectivamente, del archivo
“SWAT2009”. Tanto los nombres de los tipos de suelo, como los de
vegetación que se definan en los cuadros mencionados, deberán ser
coincidentes con los de las columnas SNAM en la tabla “usersoil”
y CPNM en la tabla “crop” (ver Figuras 70, 71 y 72).
Figura 70. Despliegue de la tabla “crop” del archivo
“SWAT2009”.
Figura 71. Vista de la tabla de atributos de un mapa de uso de
suelo y vegetación, donde se puede observar los tipos de
vegetación.
Figura 72. Despliegue de la tabla “usersoil” del archivo
“SWAT2009”.
Crear un nuevo proyecto
Los pasos a seguir para iniciar ArcSWAT son (Winchell et al.,
2010):
1.
Abrir ArcxMap versión 9.3 desde su barra de inicio.
2.
Una vez abierto el software, activar la barra de
herramientas ArcSWAT (clic derecho sobre barra de menús)
(Figura 73).
3.
Crear un nuevo proyecto en SWAT Project Setup y
después dar clic en New SWAT Project.
Figura 73. Inicio de un nuevo proyecto de SWAT.
4.
En la ventana que se despliega, en la opción Project
Directory direccionar a la carpeta donde se desee guardar todos los
resultados generados por el proceso.
5.
En la opción SWAT Parameter Geodatabase seleccionar el
archivo en donde se tienen las tablas userwgn, usersoil y crop,
creadas anteriormente, es decir, el archivo SWAT2009 (Figura 74).
6.
Dar clic en
y se desplegará un mensaje
indicando que el proyecto ha sido creado satisfactoriamente.
Figura 74. Ventana para direccionar los archivos de salida e
indicar donde se encuentran los archivos de entrada
Delineación de la cuenca
Para delinear la cuenca, dar clic en Watershed Delineator
y seleccionar la opción Automatic Watershed Delineation (Figura
75).
Figura 75. Ubicación de la opción Atomatic Watershed
Delineation.
Con esa acción se despliega el menú de opciones de la
ventana Watershed Delineation, donde se seguirán los siguientes
pasos:
1.
Cargar el modelo digital de elevación (MDE) en la opción
DEM Setup, ya sea desde los mapas activos o desde algún
directorio en el cual se tenga un archivo de este tipo (Figura
76).
Figura 76 Ventana para dibujar la cuenca (izquierda) y ventana
para cargar el mapa desde algún directorio del disco o
directamente de ArcMap (derecha).
2.
En el ícono (DEM projection setup) elegir metros para
unidades de Z (Figura 77).
Figura 77. Elección de unidades en metros.
3. El siguiente paso es Stream Definition, que definirá el área de la
cuenca acorde al modelo digital de elevación.
4. Dar clic en Stream network, después es posible agregar puntos
de salida como se indica en las siguientes imágenes. Estos
puntos de salida son preferentemente los sitios en donde se
encuentran las estaciones de aforo de flujos observados para
fines de calibración (Figuras 78 y Figura 79).
Figura 78. Opciones para definir manualmente las salidas de las
subcuencas y cuenca principal.
Figura 79. Vista de selección de salida de la cuenca.
5. Delinear la cuenca con clic en el ícono Delineate Watershed.
Esta opcion permite delinear la cuenca en función del punto
elegido de salida.
6. Dar clic en Calculate subbasin parameters
7. Agregar o borrar reservorio.
8. Realizados los pasos anteriores, al cerrar la ventana, los datos se
exportarán automáticamente (Figura 80).
Figura 80. Mensaje que aparece al finalizar la delineación de la
cuenca.
Una vez delineada la cuenca, la patalla se mostrará similar a la
siguiente (Figura 81):
Figura 81. Cuenca que presenta delineados el límite de la
cuenca, el río principal y corrientes secundarias.
Análisis de Unidades de Respuesta Hidrológica
En el botón HRU (Hydrologic Response Unit) se despliegan 3
opciones, de las cuales, eligir Land/Use/Slope Definition, que
permitirá abrir los mapas raster de uso de suelo, edafología y
además, se agregarán los valores de la pendiente. Este paso se
compone de una serie de instrucciones a saber.
1. En la pestaña de Land Use Data dar clic en el icono
y
seleccionar el raster de uso de suelo y vegetación. El mensaje
siguiente debe de aparecer (Figura 82).
Figura 82. Mensaje que indica que se cargó correctamente el
MDE.
2. En Choose Grid Field elegir la opción VALUE.
3. Posteriormente, en la opción LookUp Table, elegir User Table
y seleccionar el cuadro “.txt” de uso de suelo y vegetación
(Figura 83). Esta tabla deberá ser capturada previamente,
acorde a la nomenclatura del uso de suelo en el archivo
SWAT2009.
Figura 83. Elección (izquierda) y despliegue (derecha) del
cuadro de uso de suelo.
Señalada está la clasificación que corresponde con el archivo
SWAT2009.
4. Para agregar el mapa de edafología, seleccionar Soil Data y
repetir los pasos del 10 al 12, pero en Options elegir Name
(Figura 84).
Figura 84. Elección de la tabla de edafología.
5. En la pestaña Slope eligir el número de clases de pendientes
deseado y el porcentaje que tendrá cada una, agregándolas a
SWAT Slope Clasification Table con el botón Add (Figura 85).
Figura 85. Elección de la pendiente de la cuenca.
6.
Activar la casilla Create HRU Feature Class.
7.
Presionar el botón
, en cada una de las pestañas
Land Use Data, Soil Data y Slope, deben de aparecer los
siguientes mensajes para cada opción (Figura 86).
Figura 86. Mensajes que aparecen después de reclasificar el uso de
suelo, edafología y pendiente.
8.
Presionar
y debe desplegarse el siguiente
mensaje (Figura 87):
Figura 87. Mensaje que indica que se realizó correctamente la
superposición.
9. El siguiente paso en HRU Analysis es HRU Definition, donde
se pueden agregar características de porcentaje de cobertura de
vegetación, tipo de suelo y pendiente (Figura 88 y Figura 89).
Figura 88. Localización de la opción HRU Definition.
Figura 89. Ventana para elegir los porcentajes de coberturas
de la subcuenca por los usos de suelo, tipos de suelo y
pendiente.
10. Al presionar el botón
(Figura 90):
se mostrará el mensaje siguiente
Figura 90. Mensaje que aparece después de la definición de las
unidades de respuesta hidrológica.
Definición de los cuadros de entrada
1. En Write Input Tables se elige la opción Weather Stations
(Figura 91).
Figura 91. Opción para agregar los datos de las estaciones
climatológicas.
Al dar clic, se mostrará la ventana de Weather Data Definition
(Figura 92).
Figura 92. Ventana de Weather Data.
2. En la pestaña de Weather Generation Data elegir la opción de
Custom Database y elegir con el botón
el archivo con el
nombre wgnstation.dbf.
3. Después pasar a la pestaña Rainfall Data, seleccionar raingages
y abrir el archivo precip.dbf.
4. En Temperature Data seleccionar Climate Stations y abrir el
archivo temp.dbf.
5. Clic en botón
93):
y esperar el siguiente mensaje (Figura
Figura 93. Mensaje de confirmación de que la base de datos de
clima se cargó correctamente.
6.
94).
Reescribir la información en la opción Write All (Figura
Figura 94. Opción para reescribir todos los archivos.
7.
Desplegará la siguiente pregunta: Will you be using default
Manning´s N and heat unit inputs (U.S. only)? Después de contestar
“si”, aparecerá el cuadro siguiente (Figura 95):
Figura 95. Mensaje que indica que todas las tablas necesarias
para que el modelo corra estan listas.
Aparecerán ahora activas todas las bases de datos (Figura 96).
Figura 96. Archivos con información actualizada.
Edición de datos de entrada
Pasar a Edit SWAT Input y abrir las bases de datos (Figura 97).
Figura 97. Opción para abrir las bases de datos del modelo.
Aquí se pueden modificar los datos de los cuadros de la base de
datos que se direccionan desde la definición del directorio del
proyecto (Figura 98).
Figura 98. Vista de los tipos de suelos definidos en el archivo
de entrada del modelo.
Corriendo el modelo
1. Dar clic en SWAT Simulation y seleccionar la opción
RunSWAT (Figura 99).
Figura 99. Selección de la opción RunSWAT.
2. Definir la fecha de inicio y de término que indique el periodo de
simulación. La fecha final debe estar en mm/dd/yyyy.
3. Clic en Setup SWAT Run, esperar el mensaje de Finish SWAT
Setup y finalizar con un clic en Run SWAT (Figura 100).
Figura 100. Ventana donde se define las características de la
salida (izquierda) y mensaje que indica que los datos definidos
se han actualizado correctamente (derecha).
La pantalla mostrará los años simulados y el mensaje de éxito de la
simulación (Figura 101).
Figura 101. Ventana que muestra los años que han corrido
(izquierda) y mensaje de que el programa terminó
correctamente el proceso (derecha).
Para leer el archivo de salida, seleccionar Read SWAT
Output en la misma pestaña de SWAT Simulation (Figura102), o
bien seleccionar Open Output.std (Figura 103). Otra forma de abrir
el archivo es directamente de la carpeta definida para guadar los
datos de salida, dentro de esta, en la subcarpeta Default y subcarpeta
TxInOut, se encuentra el archivo.
Figura 102. Opción de Read SWAT Output.
Figura 103. Ventana que muestra los datos de salida del
modelo.
Análisis de Sensibilidad
Los parámetros de los modelos de simulación siempre
contienen incertidumbre en algún grado; esta condición se refiere a
la falta de “seguridad” en el valor que se asigna a algún parámetro
con fundamento en la variabilidad espacial del mismo, la dificultad
en otorgar un valor preciso, o el pleno desconocimiento de los
valores base del parámetro. Una vez asignado el o los valores de los
parámetros el modelo debe ser calibrado con cierto criterio,
considerando datos observados del parámetro. Este proceso implica
que el modelador o usuario del modelo tenga un claro conocimiento
de todos los parámetros de entrada del modelo así como de los
procesos representados en el mismo. Así, aquellos parámetros que
no son bien conocidos, en el proceso de calibración, se deben dejar
como fijos aún si presentan cierta sensibilidad o son ajustados a
valores poco probables. El desconocimiento de la sensibilidad de
los parámetros, dificulta el proceso de calibración ya que se puede
perder demasiado tiempo ajustando parámetros que presentan poca
o nula variación cuando los datos de entrada son cambiados. La
focalización debe ser hacia los parámetros sensibles del modelo ya
que esto conduce a un mejor entendimiento y mejor estimación de
sus valores reduciendo la incertidumbre.
Así entonces, el análisis de sensibilidad en los modelos de
simulación de procesos es un instrumento para la cuantificación de
parámetros de entrada, con respecto a su impacto en las salidas del
modelo, y es útil no solo para el desarrollo del modelo sino también
para la validación y reducción de la incertidumbre (Lenhart, et al,
2002; Griensven et al., 2006; Klemeš, 1986; Gan et al., 2014 ).
Matemáticamente la dependencia de una variable “y” de
dy
un parámetro “x” es expresado por la derivada parcial . Esta
dx
expresión es aproximada numéricamente por una diferencia finita;
así, sea y0 una salida del modelo resultado de un valor inicial x0 del
parámetro “x” (ver Figura 104). Este parámetro inicial es variado
por ±Δx arrojando x1 = x0 – Δx y x2 = x0 + Δx con los valores
correspondientes de y1 y y2. Así, la aproximación finita de la
dy
derivada parcial es:
dx
Figura 104. Relación entre una variable de salida del modelo
“y” y un parámetro “x”.
′ =
2 − 1
2 − 1
=
(0 + ∆ ) − (0 − ∆ )
2∆
Ec. 1
Para obtener un índice adimensional, la anterior ecuación necesita
ser normalizada como:
2 − 1
Ec. 2

 =  −0 
2
1
0
Mientras más grande sea el valor de S, la sensibilidad del valor de
salida al parámetro de entrada es mayor. Una vez que se conozcan
los parámetros que presentan la mayor sensibilidad, se definirá
entonces los parámetros a calibrar.
Calibración
La calibración es el proceso con el que se ajustan de
manera óptima los valores simulados y los observados, bajo esta
idea general, la calibración se centrará en minimizar las diferencias
entre estos datos (Cabrera, 2012). Otra definición, según Bonaldi et
al. (2013) es el procedimiento de asignar valores a los parámetros
en la búsqueda de la máxima coherencia entre el objetivo planteado
y la herramienta que se utilizará.
Los criterios de eficiencia para valorar a un modelo de
simulación son varios, por ejemplo, el coeficiente de determinación,
índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe, índice de eficiencia de NashSutcliffe con valores logarítmicos, índice de congruencia, etc.
(Krause et al., 2005). En este documento, se emplearán el
coeficiente de determinación, índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe
y PBIAS, éste último mide la tendencia de la media de los datos
simulados a ser mayores o menores que los datos homólogos
observados (Moriasi et al., 2007; Fallahzadeh, 2012). Las
ecuaciones se presentan a continuación:
2
E

̅
̅
Ec.
3
∑
(
)
(
)
−

−



=1
2 =
√∑ ( − ̅ )2 √∑=1( − ̅ )2
( =1 
)
Donde r2 es el coeficiente de determinación, Oi es cada una de las i
observaciones, Pi es cada uno de los i datos simulados, Ō es la
media de los datos observados, ̅ es la media de los datos simulados
y n es el número total de observaciones.
∑=1 ( −  )2
Ec. 4

2
∑=1( − ̅ )
Donde NASH es el índice de Nash-Sutcliffe (adimensional), Oi es
cada una de las i observaciones, Pi es cada uno de los i datos
simulados, Ō es la media de los datos observados y n es el número
total de observaciones.
 = 1 −
 = [
∑=1(  −   ) ∗ (100)
]
∑=1( )
Ec. 5
Donde PBIAS es la desviación de los datos evaluados (%), Yiobs son
los valores observados, Yisim son los valores simulados y n es el
número total de observaciones.
El procedimiento de calibración que se describirá en este
documento, a grandes rasgos, será el asignar valores a los
parámetros de entrada involucrados en el escurrimiento, para
acercase a los valores ocurridos en la realidad. La calibración se
puede realizar utilizando el interfaz de SWAT o bien, haciéndolo
manualmente fuera del modelo.
El modelo cuenta con herramientas de análisis de
sensibilidad y calibración. El uso de dichas herramientas será
descrito en este apartado. Por otro lado, también se ejemplifica otra
manera de realizar estos mismos análisis, fuera del modelo.
Análisis de sensibilidad y calibración con el uso de
herramientas de SWAT
Una vez que el modelo sea corrido, las opciones para realizar el
análisis de sensibilidad, aun no se encontrarán activas (Figura 105).
Figura 105. Opciones de análisis de sensibilidad inhabilitadas.
Para que las opciones aparezcan activadas, debe de
guardarse la simulación que ya se ha corrido, esto se podrá realizar
al dar clic en Read SWAT Output. Cuando la ventana de opciones
de archivos de salida (Figura 106) sea desplegada en el apartado de
Save SWAT Simulation, colocar el nombre a la simulación
inmediata anterior, y dar clic en Save Simulation.
Figura 106. Ventana de opciones de archivos de salida de SWAT.
Cuando la simulación se guarde correctamente aparecerá un
mensaje como el de la Figura 107.
Figura 107. Mensaje de guardado exitoso de la simulación.
Una vez guardada la simulación, se activarán las opciones de
Sensitivity Analysis y Auto Calibration and Uncertainty Analysis,
tal como se muestra en la Figura 108.
Figura 108. Opciones de Sensitivity Analysis y Auto Calibration
and Uncertainty Analysis activas.
La opción de Sensitivity Analysis despliega una ventana como la
que se muestra en la Figura 109, donde se encuentran dos pestañas,
la primera donde se colocarán los datos de entrada (Sensitivity
Analysis Input) y otra para los datos de salida del análisis de
sensibilidad.
Figura 109. Ventana de opciones del análisis de sensibilidad.
En la ventana que se muestra en la Figura 109, en el
apartado de Analysis Location seleccionar la simulación y la
subcuenca deseada, en Input Settings colocar el “number of
intervals within latin hypercube” (número de intervalos del método
de muestreo hipercubo latino) “parameter change for OAT” (One
factor At a Time, que se refiere al porcentaje de cambio que será
aplicado al parámetro)”, el número de semilla y la opción para
cargar el archivo con datos observados.
La extensión del archivo con datos observados debe ser
“.DAT”, para elaborar dicho archivo, se recomienda realizarlo en
excel, con las siguientes especificaciones: año en la primera
columna con ancho de 5 espacios y cuatro dígitos, mes en la
segunda columna con ancho de 2 espacios, y en la tercera se
colocarán los datos observados con ancho de 11 espacios y 3
decimales.
Una vez cargado el archivo, se abrirá una ventana donde se
podrá escoger el espaciamiento de las observaciones (Figura 110).
Figura 110. Ventana para elegir el espaciamiento de tiempo en
datos observados.
La siguiente opción es en el apartado de Sensitivity
Parameters, donde se pueden escoger los parametros, ya sea de
escurrimiento, de sedimentos o de calidad de agua. En dicho
apartado (Figura 111), también es posible modificar los limítes,
tanto inferiores como superiores de cada uno de ellos.
Figura 111. Opciones de Sensitivity Analysis Input.
Los parámetros de entrada de escurrimiento, producción de
sedimentos y calidad de agua son los que se presentan en los
Cuadros 1, 2 y 3, respectivamente.
Cuadro 1. Parámetros de entrada de SWAT involucrados
en el escurrimiento.
Parámetro
Alpha_Bf
Biomix
Blai
Canmx
Ch_K2
Ch_N2
Descripción
Índice directo
del flujo de aguas
subterráneas en respuesta a cambios en la
recarga.
Eficiencia de mezcla biológica.
Potencial máximo de área foliar.
Almacén máximo del dosel (mm H2O).
Conductividad hidráulica efectiva en el
canal principal (mm/hr).
Valor de manning para el canal principal.
Cn2
Epco
Esco
Gw_Delay
Gw_Revap
Gwqmn
Revapmn
Smfmx
Smtmp
Sol_Alb
Sol_Awc
Sol_K
Sol_Z
Surlag
Timp
Tlaps
Condición II de contenido inicial de
humedad.
Factor de compensación de retención de la
planta.
Factor de compensación de evaporación de
agua del suelo.
Retraso de aguas subterráneas.
Coeficiente “revap” de aguas subterráneas.
Umbral de profundidad del agua en el
acuífero superficial para el flujo de retorno
que se produzca.
Umbral de profundidad de agua en el
acuífero de poca profundidad para que se
produzca Revap (mm H2O).
Velocidad de fusión máxima de nieve
durante el año (mm H2O/°C/day).
Temperatura de fusión de base de nieva
(°C).
Albedo del suelo húmedo para diferentes
capas.
Capacidad de agua disponible del primer
perfil del suelo (mm/mm).
Conductividad de saturación hidráulica de la
primera capa del suelo (mm/hr).
Profundidad del perfil del suelo.
Tiempo de retraso del escurrimiento
superficial (días).
Factor de retraso de temperatura de nieve.
Gradiente de temperatura (°C/km).
Cuadro 2. Parámetros de entrada de SWAT involucrados
en la producción de sedimentos.
Parámetro
Ch_Cov
Ch_Erod
Cn2
Spcon
Spexp
Usle_C
Usle_P
Descripción
Factor de cobertura del canal.
Factor de erosión del canal.
Condición II de contenido inicial de humedad.
Parámetro lineal para el cálculo de la cantidad
máxima de sedimentos que se puede retener
durante el enrutamiento de sedimentos del canal.
Parámetro exponencial para el cálculo de resedimento arrastrado en la zona de raíces.
Valor mínimo de USLE C para cobertura
vegetal.
Factor de soporte práctico para la ecuación
USLE.
Cuadro 3. Parámetros de entrada de SWAT involucrados en la
calidad del agua.
Parámetro
Cn2
Nperco
Phoskd
Pperco
Rchrg_Dp
Shallst_N
Sol_Labp
Sol_No3
Sol_Orgn
Sol_Orgp
Descripción
Condición II de contenido inicial de humedad.
Coeficiente de percolación de nitrógeno.
Coeficiente de partición del fósforo del suelo.
Coeficiente de percolación de fósforo.
Factor de percolación del acuífero.
Concentración de nitratos en el acuífero
superficial.
Concentración inicial soluble de fósforo.
Concentración inicial de nitrato.
Nitrato orgánico inicial.
Fósforo orgánico inicial.
En la pestaña de Sensitivity Analysis Output (Figura 112),
en el apartado de Output Parameter Sensitivity se elige el parámetro
de salida y el valor con el que se quiere hacer el análisis, ya sea la
media o cualquier número elegido por el usuario
(Average/Threshold Criteria), Concentration/Load Sensitivity (solo
para calidad del agua). En cuanto al apartado de Observed vs.
Simulated Sensitivity, donde se comparan los datos observados con
los simulados, colocar el “Objective function” (suma de cuadrados
de los residuos, este valor indica que el parámetro que genere el
cambio porcentual más alto de la media en relación a este, será el
más sensible), “OF Weight” y Concentration/Load sensitivity.
Figura 112. Apartado de Sensitivity Analysis Output.
Cuando la información necesaria sea completada, se
escribirán los archivos de entrada con el botón
, y
aparecerá un anuncio como el de la Figura 113.
Figura 113. Mensaje que aparece después de escribir los archivos
de entrada para el análisis de sensibilidad.
Después de la escritura de archivos de entrada, el botón de
se mostrará activo, en el, dar clic para correr
el análisis de sensibilidad. La ventana que indicará que el modelo
está corriendo se puede ver en la Figura 114.
Figura 114. Ventana que indica que el análisis de sensibilidad está
corriendo.
Debe de aparecer el mensaje de la Figura 115, que anuncia que
corrió correctamente.
Figura 115. Mensaje que indica la corrida exitosa del análisis de
sensibilidad.
Para ver los archivos resultantes, se elige la opción de
Sensitivity/Calibration Report (Figura 116).
Figura 116. Opción para abrir los archivos de salida de
sensibilidad y calibración.
Dar clic en esta opción para desplegar una ventana como
la de la Figura 117, donde se pueden elegir tanto los archivos del
análisis de sensibilidad como los de calibración.
Figura 117. Archivos de salida del análisis de sensibilidad.
Otra forma de consultar los archivos de salida es en la carpeta de
“Scenarios” con los nombres como los del Cuadro 4.
Cuadro 4. Nombre de archivos de salida del análisis de
sensibilidad y descripción del contenido de cada uno.
Nombre
sensresult
sensout
senspar
sensobjf
sensrespons
lathyppar
oatpar
Información contenida
Lista de rango de parámetros.
Salida detallada con media, varianza y
sensibilidad parcial.
Valores de los parámetros para cada corrida.
Valor de la function objetivo para cada corrida.
Valores de salida del modelo para cada corrida.
Puntos de muestreo normalizados hipercubo
latino.
Puntos de muestreo normalizados OAT.
Al final del análisis de sensibilidad se tendrá una lista con
los parámetros ordenados, por ejemplo, en la Figura 118, el archivo
de salida sensresult muestra el parámetro Cn2 como el mas sensible,
seguido de Esco y en último lugar Epco.
Figura 118. Archivo de salida sensresult.
Posterior al análisis de sensibilidad, se prosigue a la
calibración del modelo, la primera opción es elegir Manual
Calibration Helper (Figura 119).
Figura 119. Opción de Manual Calibration Helper.
En la ventana de opciones de calibración manual que se ilustra en
la Figura 120, seleccionar los parámetros que presentaron la mayor
sensibilidad en el análisis anterior, el tipo de variación en los valores
del parámetro elegido, bien sea suma, multiplicacion o remplazo;
así mismo, se indicará la subcuenca donde se realizará el cambio, el
uso de suelo, tipo de suelo y la pendiente. Al terminar de llenar
todos los campos, dar clic en el botón
para actualizar el
parámetro.
Figura 120. Ventana de opciones para realizar la calibración
manual.
Después de dar clic en el botón ya citado y aparecer el mensaje
Parameter Successfully Changed!, se realizará la corrida del
programa, tal como se muestra en la Figura 100, y posterior a esto,
se guardará como se indica en la Figura 106. Cada vez que se
realice un cambio en el valor del parámetro será necesario guardar
una simulación, hasta tener un número razonable de simulaciones
(ver Figura 121). Cuando las simulaciones sean realizadas,
comparar las salidas (output.std) fuera del programa (ver Figura
121) y determinar la eficiencia de predicción del modelo de acuerdo
a las ecuaciones 3-5 y el capítulo de “Calibración fuera del modelo”.
Figura 121. Carpetas de cada una de las simulaciones
(izquierda) y sus respectivas salidas de escurrimiento
superficial (derecha).
Otra forma de realizar la calibración, es en la opción de
Auto-Calibration and Uncertainty, donde se colocan los datos de
entrada y salida en las pestañas de Auto-Calibration Input y AutoCalibration Output, respectivamente. En la pestaña de AutoCalibration Input (Figura 122) seleccionar la corrida (simulación)
de donde se tomarán los datos de entrada, así como la subcuenca,
MAXN (número máximo de ensayos después que la optimización
es terminada), NGS (número de complejos en la población inicial),
ISTAT (método estadístico), IGOC (indica que todas las funciones
objetivo se leen en el archivo objmet.dat), KSTOP (número máximo
de ciclos), ISEED, IPROB (umbral 1, 2 o 3 para ParaSol) y
NINTVAL, el método de calibración y es donde se puede adjuntar
el archivo con datos observados. Así mismo, se tiene la posibilidad
de elegir el parámetro a calibrar deseado, como el límite superior e
inferior de la variación del parámetro.
Figura 122. Pestaña de Auto-Calibration Input.
En la pestaña de Auto-Calibration Output (Figura 123) en
el apartado de Calibration Output Evaluations se podrán escoger los
parámetros de salida la funcion objetivo, OF Weight y
Concentration/Load Sensitivity. En el apartado de Model Output
Evaluations, se escoge el parámetro, el Average/Threshold criteria,
Concentration/Load Sensitivity.
Figura 123. Pestaña de Auto-Calibration Output.
Damos clic en el boton
e inmediatamente después
aparecerá un mensaje que indica que los archivos se escribieron
correctamente: Write input files completed!. Para correr la
autocalibracion, presionar el boton
y la pantalla de
la Figura 124 aparecerá, que indica que el programa se encuentra
corriendo.
Figura 124. Pantalla que indica que la Auto-calibración está
corriendo.
Los archivos de salida pueden ser consultados desde la
ventana de SWAT Run Reports (ver Figura 117) solo que ahora se
elige Auto-calibration.
Cuadro 5. Nombre de archivos de salida de auto-calibración
y descripción del contenido de cada uno.
Nombre
sceobjf
Información contenido
Objective functions values for each optimization
run.
scepar
parasolout
goodpar
bestpar
Parameter values of all simulation runs.
Detailed output for each optimization loop
uncertainity.
The good parameter values.
The best parameter values.
En la opción de Re-Run Calibrated Model se permite al
usuario correr nuevamente una simulación basada en el parámetro
identificado durante la auto-calibración.
Análisis de sensibilidad fuera del modelo
A continuación se explicará el análisis de sensibilidad al modificar
la curva numérica para los 4 grupos hidrológicos,
independientemente de que los datos del ejemplo parezcan
aberrantes, así pues, se aclara que es solo con fines explicativos. En
el Cuadro 6, se observan los cambios en la curva numérica, que van
desde -10% a 10%.
Cuadro 6. Guía de cambios para realizar el análisis de
sensibilidad.
1
2
3
Variación de curva numérica
A
B
C
D
60.3
69.3
74.7
78.3
67
77
83
87
73.7
84.7
91.3
95.7
A
-10
0
+10
Variación (%)
B
C
-10
-10
0
0
+10
+10
D
-10
0
+10
Se realizaron corridas con las variaciones indicadas en el Cuadro 6
y se sugiere acomodar los datos de salida como en la Figura 125.
Figura 125. Ejemplo del manejo de datos para calcular
sensibilidad fuera del modelo.
En la hoja de cálculo aplicar la ecuación siguiente.
 2 − 1
 = ( ) (
)
 2 − 1
Ec. 6
Donde Sr es la sensibilidad relativa; x es el parámetro de entrada; y
es la variable de salida; x1, x2, corresponden a la variación en ±10%
del parámetro de entrada; y1, y2 son los valores de salida resultantes
de dicha variación.
El valor de sensibilidad que se obtenga mientras más grande sea
más sensible será el parámetro, así se comparará con otros, para
definir cual es más sensible.
Calibración fuera del modelo
Para realizar la calibración fuera del modelo es de gran ayuda tener
los parámetros más sensibles, resultado del análisis de sensibilidad
dentro del modelo, descrito en el apartado anterior. A continuación
se ejemplifica la calibración del escurrimiento superficial para
realizar la calibración se debe contar con datos medidos de
escurrimiento, y compararlos con los escurrimientos simulados para
el mismo periodo de tiempo. Una vez que se haya corrido el
programa, abrir el archivo de salida en la opción Read SWAT Output
(Figura 126).
Figura 126. Archivo de salida de SWAT (izquierda) y archivo de
Excel para hacer la correlación entre datos simulados y observados
(derecha).
Los datos de escurrimiento simulados (SURQ) en el archivo de
salida serán evaluados con base en las ecuaciones ya mencionadas.
Allen, R. G., L. S. Raes D. y Smith, M. 2006. Evapotranspiración
del cultivo: guías para la determinación de los
requerimientos de agua de los cultivos. Riego y Drenaje.
Volumen 56 de estudio FAO. Roma. 298 pp
Arnold, J. G., Kiniry, J. R., Srinivasan, R., Williams, J. R., Haney,
E. B., Neitsch, S. L. 2009. Soil and Water Assessment Tool
Input/Output File Documentation Version 2009.
Grassland, Soil and Water Research Laboratory –
Agricultural Research Service. Blackland Research Center
– Texas AgriLife Research. Texas Water Resources
Institute.
Arnold, J. G., R. Srinivasan, R. S. Muttiah, and J. R. Williams.
1998. Large‐area hydrologic modeling and assessment:
Part I. Model development. J. American Water Resour.
Assoc. 34(1):73‐89
Arnold, J.G., J.R., Williams, A. D. Nicks y N.B. Sammons. 1990.
SWRRB: A Basin Scale Simulation Model for Soil and
Water Resources Managament. College Station: Texas A
& M University Press.
Arnold, J. G., J. R. Williams, and D. R. Maidment. 1995.
Continuous‐time water and sediment‐routing model for
largebasins. J. Hydrol. Eng. ASCE 121(2): 171‐183.
Bonaldi, P., Prada, J. D., González, A., Rodríguez, D. y Rojas, L.
E. 2013. Método numérico para la calibración de un
modelo DSGE. Revista Desarrollo y sociedad. Vol. 68. pp
119-156.
Cabrera, J. 2012. Calibración de modelos hidrológicos. Universidad
Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Civil. Fecha
de
consulta:
16/04/2013
http://www.imefen.uni.edu.pe/Temas_interes/modhidro_2
.pdf
Fallahzadeh, H. 2012. New software for computation sensitivity
analysis to detect hidden bias for partially order set test
statistic in observational studies. Procedia Technology
1:225-229
Gan, Y., Duan, Q., Gong, W., Tong, C., Sun, Y., Chu, W., Ye, A.,
Miao, C., Di, Z. 2013. A comprehensive evaluation of
various sensitivity analysis methods: A case study with a
hydrological model. Environmental Modelling &
Software. 51:269-285
Gitau, M., I. Chaubey, E. Gbur, J.H. Pennington, and B. Gorham.
2010. Impacts of land-use change and best management
practice implementation in a Conservation Effects
Assessment Project watershed: Northwest Arkansas.
Journal of Soil and Water Conservation 65(6):353-368,
doi:10.2489/jswc.65.6.353.
Gottfried, B. S. 1984. Elements of stochastic process simulation.
Pretice-Hall Inc. 99 8-10.
Griensven, A., Meixner, T., Grunwald, S., Bishop, T., Diluzio, M.
y Srinivsan, R. 2006. A global sensitivity analysis tool for
the parameters of multi-variable catchment models.
Journal of Hydrology 324: 10-23 p
Green, W.H. y G. Ampt. 1911. Studies of soil physics, part I – the
flow of air and water through soils. Journal of Agricultural
Science 4:1-24.
Haan, C. T. 1982. Statistical Methods in Hydrology. The Iowa State
University Press. 378 pp.
Klemeš, V. 1986. Operational testing of hydrological simulation
models. Hydrological Sciences Journal, 31:1,13-24
Krause, P., Boyle, D.P., Bäse, F. 2005. Comparison of different
efficiency criteria for hydrological model assessment.
Advances in Geosciences, 5, 89-97
Law, A. M. And Kelton, W. D. 1982. Simulation Modeling and
Analysis. Mc. Graw Hill Book Co., Inc. New Cork, N.Y.
Lenhart T., K. Eckhardt, N. Fohrer and H.-G. Frede. 2002.
Comparison of two different approaches of sensitivity
analysis. Physics and Chemistry of the Earth 27; Pp 645–
654
Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L.,
Harmel, R. D. y Veith, T. L. 2007. Model evaluation
guidelines for systematic quantification of accuracy in
watershed simulations. American Society of Agricultural
and Biological Engineers. Vol. 50(3):885-900
NRC. 1999. New Strategies for America’s Watersheds. National
Academy Press. 311 pp.
Sánchez, C. I. 1994. Evaluating dessert strip farming system in arid
ecosystems. A Stochastic Approach. phD Dissertation.
The University of Arizona. E.U.A. 111 pp
Sánchez, C. I. 2005. Fundamentos para el aprovechamiento integral
del agua. Una aproximación de simulación de procesos.
Libro científico No. 2 INIFAP CENID RASPA 272 pp.
Sánchez, C I., J. L. Gozález B., G. Díaz P., W. Ojeda B., A. Muñoz
V., M.A. Velasquez V. y G. Gozález C. 2007. Modelo
Conceptual en el Manejo Integral del Agua. En: Procesos
Hidrológicos en Zonas Aridas y Semi Aridas: De la
INvestigación a la Acción. I. Sánchez Cohen y Ghani
Chebouni, Eds. Gomez Palacio Durango, México. Pp 1-20
Sánchez C. I., M. A. Velásquez V., E. Catalán V., M.A. Inzunza I.,
G. Esquivel A., P. Bueno H. y G. Díaz P. 2013. Modelo de
balance hídrico como apoyo a toma de decisiones en zonas
agrícolas bajo incertidumbre climática. Folleto Técnico
No. 28. INIFAP CENID RASPA. Gómez Palacio
Durango, México. 53 pp
Sánchez C. I., Arriaga, G.E., Valle, M.A.V., Ibarra, M.A.I.,
Villalobos, A.M. and Hurtado, P.B. 2014. Climate Based
Risk Assessment for Maize Producing Areas in Rainfed
Agriculture in Mexico. Journal of Water Resource and
Protection,
6,
1228-1237.
http://dx.doi.org/10.4236/jwarp.2014.613112
SEI (Stockholm Environment Institute). 2007. WEAP (Weater
Evaluation And Planning System) User Guide for WEAP
21. Curtis Avenue Somerville, MA. USA
Singh, V. P. 1992. Hydrologic Systems. Vol. II. Watershed
Modeling. Prentice Hall. 320 pp.
Singh, V. P. 1996. Kninematic wave modeling in water resources.
Surface Water hydrology. John Wiley & Sons, Inc. 357 pp.
Singh, V. P. and B. Kumar. Surface Water Hydrology. 1993.
Proceedings of the international conference on hydrology
and water resources, Singh, V. P. and B. Kumar eds. New
Delhi, India.
Wilks, D. S. 1995. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences.
Department of Soil Crop and Atmospheric Sciences.
Academic Press. Ithaca New York. 467 pp.
Williams, J.R. 1992. WXPARM: Weather parameter calculator for
EPIC. User Manual. U.S. Department of Agriculture.
Grassland Soil and Water Research Laboratory, Texas. 6
pp.
Winchell, M., Srinivasan, R., Di Luzio, Arnold. 2010. ArcSWAT
Interface for SWAT2009, Users Guide. Blackland
Research and Extension Center. Texas AgriLife research.
Grassland, Soil and Water Research Laboratory. USDA
Agricultural Research Service. 720 East Blackland Road –
Temple, Texas 76502